RC = RidgeClassifierCV()算法分类时的ROC曲线怎么画
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- 菜鸟才能学的更多 2023-02-15 19:39关注
在使用 RidgeClassifierCV() 算法分类时,可以使用以下步骤绘制 ROC 曲线:
1.首先,用 RidgeClassifierCV() 对数据进行拟合,并预测类别。可以使用 sklearn.model_selection.train_test_split() 函数将数据集分为训练集和测试集。
from sklearn.linear_model import RidgeClassifierCV from sklearn.model_selection import train_test_split # 假设 X 是特征矩阵,y 是标签向量 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 用 RidgeClassifierCV 对数据进行拟合 rc = RidgeClassifierCV() rc.fit(X_train, y_train) # 预测类别 y_pred = rc.predict(X_test)
2.然后,可以使用 sklearn.metrics.roc_curve() 函数计算 ROC 曲线上的真正率(true positive rate)和假正率(false positive rate),并计算曲线下面积(AUC)。
from sklearn.metrics import roc_curve, auc # 计算 ROC 曲线上的真正率和假正率 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred) # 计算曲线下面积 roc_auc = auc(fpr, tpr)
3.最后,可以使用 Matplotlib 绘制 ROC 曲线。
import matplotlib.pyplot as plt # 绘制 ROC 曲线 plt.plot(fpr, tpr, lw=1, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc) # 绘制对角线 plt.plot([0, 1], [0, 1], '--', color=(0.6, 0.6, 0.6)) # 设置坐标轴范围和标签 plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('Receiver operating characteristic') plt.legend(loc="lower right") # 显示图像 plt.show()
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