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如何在 Python 中绘制 ROC 曲线（一步一步）
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如何在 python 中绘制 roc 曲线（逐步）经过 本杰明·安德森博
7月 25, 2023
指导
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曲线越接近图的左上角，模型就越能够将数据分类。 从上图中我们可以看到，这个逻辑回归模型在将数据分类方面做得相当差。 为了量化这一点，我们可以计算 AUC（曲线下面积），它告诉我们有多少图位于曲线下。 AUC 越接近 1，模型越好。 AUC 等于 0.5 的模型并不比进行随机分类的模型更好。 第 4 步：计算 AUC我们可以使用以下代码来计算模型的AUC并将其显示在ROC图的右下角： #define metrics y_pred_proba = log_regression. predict_proba (X_test)[::,1] fpr, tpr, _ = metrics. roc_curve (y_test, y_pred_proba) auc = metrics. roc_auc_score (y_test, y_pred_proba) #create ROC curve plt. plot (fpr,tpr,label=" AUC= "+str(auc)) plt. ylabel (' True Positive Rate ') plt. xlabel (' False Positive Rate ') plt. legend (loc=4) plt. show ()
该逻辑回归模型的 AUC 为0.5602 。由于该数字接近 0.5，这证实该模型在数据分类方面做得很差。 相关：如何在 Python 中绘制多个 ROC 曲线 关于作者 本杰明·安德森博大家好，我是本杰明，一位退休的统计学教授，后来成为 Statorials 的热心教师。 凭借在统计领域的丰富经验和专业知识，我渴望分享我的知识，通过 Statorials 增强学生的能力。了解更多 添加评论取消回复 |
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