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小編給大家分享一下如何利用scikitlearn畫ROC曲線，希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲，下面讓我們一起去探討方法吧！

一個完整的數(shù)據(jù)挖掘模型，最后都要進行模型評估，對于二分類來說，AUC，ROC這兩個指標用到最多，所以 利用sklearn里面相應的函數(shù)進行模塊搭建。

具體實現(xiàn)的代碼可以參照下面博友的代碼，評估svm的分類指標。注意里面的一些細節(jié)需要注意，一個是調(diào)用roc_curve 方法時，指明目標標簽，否則會報錯。

具體是這個參數(shù)的設(shè)置pos_label ，以前在unionbigdata實習時學到的。

重點是以下的代碼需要根據(jù)實際改寫：

  mean_tpr = 0.0 
  mean_fpr = np.linspace(0, 1, 100) 
  all_tpr = []
  
  y_target = np.r_[train_y,test_y]
  cv = StratifiedKFold(y_target, n_folds=6)
 
    #畫ROC曲線和計算AUC
    fpr, tpr, thresholds = roc_curve(test_y, predict,pos_label = 2)##指定正例標簽，pos_label = ###########在數(shù)之聯(lián)的時候?qū)W到的，要制定正例
    
    mean_tpr += interp(mean_fpr, fpr, tpr)     #對mean_tpr在mean_fpr處進行插值，通過scipy包調(diào)用interp()函數(shù) 
    mean_tpr[0] = 0.0                #初始處為0 
    roc_auc = auc(fpr, tpr) 
    #畫圖，只需要plt.plot(fpr,tpr),變量roc_auc只是記錄auc的值，通過auc()函數(shù)能計算出來 
    plt.plot(fpr, tpr, lw=1, label='ROC %s (area = %0.3f)' % (classifier, roc_auc)) 

當前名稱：如何利用scikitlearn畫ROC曲線-創(chuàng)新互聯(lián)
轉(zhuǎn)載來于：http://jinyejixie.com/article26/depijg.html

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