怎么样将重采样的多种机器模型的重采样画的好看一点，而不是区间线条

Question

跑出来就是一个区间，想要跑出来是线条但旁边备注的有AUC的置信区间，可视化看着重叠太多

Answer 1

晚上好🌙🌙🌙
本答案参考ChatGPT-3.5

针对重采样的多种机器学习模型，如何让它们的重采样可视化结果更好看些？

在此问题中，我们看到代码涉及到ROC曲线的可视化，而ROC曲线通常用于展示二分类模型的分类性能。针对这个问题，可以考虑以下几种方法：

1. 使用不同的颜色和线型展示不同模型的ROC曲线以及置信区间，使得图像更加清晰易懂。

2. 将置信区间用不同的透明度区分出来，减少重叠部分的影响。

3. 可以使用Python可视化库seaborn绘制ROC曲线，通过调整参数和样式来美化图表。

4. 除了ROC曲线，还可以使用其他可视化方式来展示重采样的多种机器学习模型，比如比较分类准确率、召回率、F1分数等。

下面是修改后的代码，可以参考：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# assume your data is `auc_values` and `auc_conf_values`
model_names = [name for name, clf in models]
colors = sns.color_palette('Paired', len(model_names)*2)

plt.figure(figsize=(8, 6))
lw = 2
for i, auc_value in enumerate(auc_values):
    lower_conf = auc_conf_values[i][0][1]
    upper_conf = auc_conf_values[i][0][2]
    
    plt.plot(fpr_values[i], tpr_values[i], 
             lw=lw, color=colors[i], alpha=0.8, 
             label='%s (AUC: %0.2f +/- %0.2f)' % (
                     model_names[i], 
                     auc_value, (upper_conf-lower_conf)/2))
    plt.fill_between(x=fpr_values[i], y1=upper_conf, y2=lower_conf,
                     alpha=0.1, color=colors[i])
    
plt.plot([0, 1], [0, 1], linestyle='--', lw=lw, color='k', 
         label='Chance', alpha=.8)
    
plt.xlim([-0.05, 1.05])
plt.ylim([-0.05, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate', fontsize=10)
plt.ylabel('True Positive Rate', fontsize=10)
plt.title('ROC Curve of Different Models', fontsize=12)
plt.legend(fontsize=8, loc="lower right")
plt.show()

这段代码修改了函数 plot_bootstrapped_roc 的部分代码，其中使用seaborn改变了颜色和样式，并添加了透明度，以展示重采样的多个模型ROC曲线和置信区间的差异性，使得该图更加清晰易懂。