这篇教程Python中ROC曲线绘制写得很实用，希望能帮到您。
首先以支持向量机模型为例 先导入需要使用的包，我们将使用roc_curve这个函数绘制ROC曲线！ from sklearn.svm import SVCfrom sklearn.metrics import roc_curvefrom sklearn.datasets import make_blobsfrom sklearn. model_selection import train_test_splitimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline 然后使用下面make_blobs函数，生成一个二分类的数据不平衡数据集； 使用train_test_split函数划分训练集和测试集数据； 训练SVC模型。 X,y = make_blobs(n_samples=(4000,500), cluster_std=[7,2], random_state=0) X_train,X_test,y_train, y_test = train_test_split(X,y,random_state=0) clf = SVC(gamma=0.05).fit(X_train, y_train) 
fpr,tpr, thresholds = roc_curve(y_test,clf.decision_function(X_test)) plt.plot(fpr,tpr,label='ROC') plt.xlabel('FPR')plt.ylabel('TPR')从上面的代码可以看到，我们使用roc_curve函数生成三个变量，分别是fpr,tpr, thresholds，也就是假正例率（FPR）、真正例率（TPR）和阈值。 而其中的fpr,tpr正是我们绘制ROC曲线的横纵坐标，于是我们以变量fpr为横坐标，tpr为纵坐标，绘制相应的ROC图像如下： 
值得注意的是上面的支持向量机模型使用的decision_function函数，是自己所特有的，而其他模型不能直接使用。 
比如说我们想要使用其他模型（例如决策树模型）的结果绘制ROC,直接套用上面的代码，会报错，会显示没有这个函数。 
以决策树模型为例，解决上述问题（适用于除向量机外的模型） 导入决策树模型包以及训练模型的代码省略了，只需要手动改一改就行了，我们直接看绘图的代码！ fpr,tpr, thresholds = roc_curve(y_test,clf.predict_proba(X_test)[:,1]) plt.plot(fpr,tpr,label='ROC') plt.xlabel('FPR')plt.ylabel('TPR')可以看到我们直接把只适用于支持向量机模型的函数decision_function更改成predict_proba(X_test)[:,1]就行了，让我们看看结果： 
可以看到哈，决策树模型在这个数据集上的泛化能力不如支持向量机哈！！！学废了吗。 我可以失败，但绝不会认输！ 到此这篇关于Python中ROC曲线绘制的文章就介绍到这了,更多相关Python ROC曲线绘制内容请搜索51zixue.net以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持51zixue.net！
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