weixin_55054803 2022-04-30 12:21 采纳率: 75%
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已结题

多模型roc曲线的绘制不出图

#码可以跑起来,但是不出图,劳烦各位看看哪里有问题
def multi_models_roc(names, sampling_methods, colors, X_test, y_test, save=True, dpin=100):

    plt.figure(figsize=(20, 20), dpi=dpin)

    for (name, method, colorname) in zip(names=['Logistic Regression',
                                                'Decision Tree',
                                                'SVM',
                                                'Random Forest',
                                                'XGBoost'
                                               ],
                                         sampling_methods =[clf_lr,
                                                            clf_tr,
                                                            clf_svm,
                                                            clf_forest,
                                                            clf_xgbc
                                                           ],
                                         colors=['crimson',
                                                 'orange',
                                                 'gold',
                                                 'mediumseagreen',
                                                 'steelblue'
                                                ]
                                         train_roc_graph = multi_models_roc(names, sampling_methods, colors, X_train, y_train, save = True)
                                         train_roc_graph.savefig('ROC_Train_all.png')
                                        ):
        y_test_preds = method.predict(X_test)
        y_test_predprob = method.predict_proba(X_test)[:,1]
        fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_test_predprob, pos_label=1)
        
        plt.plot(fpr, tpr, lw=5, label='{} (AUC={:.3f})'.format(name, auc(fpr, tpr)),color = colorname)
        plt.plot([0, 1], [0, 1], '--', lw=5, color = 'grey')
        plt.axis('square')
                 plt.xlim([0, 1])
        plt.ylim([0, 1])
        plt.xlabel('False Positive Rate',fontsize=20)
        plt.ylabel('True Positive Rate',fontsize=20)
        plt.title('ROC Curve',fontsize=25)
        plt.legend(loc='lower right',fontsize=20)
        plt.show()
        
    
    if save:
        plt.savefig('multi_models_roc.png')
        
    return plt

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  • 白驹_过隙 算法领域新星创作者 2022-04-30 12:41
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    %matplotlib inline
    
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