如何利用scikitlearn画ROC曲线-创新互联
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一个完整的数据挖掘模型,最后都要进行模型评估,对于二分类来说,AUC,ROC这两个指标用到最多,所以 利用sklearn里面相应的函数进行模块搭建。
具体实现的代码可以参照下面博友的代码,评估svm的分类指标。注意里面的一些细节需要注意,一个是调用roc_curve 方法时,指明目标标签,否则会报错。
具体是这个参数的设置pos_label ,以前在unionbigdata实习时学到的。
重点是以下的代码需要根据实际改写:
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) #画ROC曲线和计算AUC fpr, tpr, thresholds = roc_curve(test_y, predict,pos_label = 2)##指定正例标签,pos_label = ###########在数之联的时候学到的,要制定正例 mean_tpr += interp(mean_fpr, fpr, tpr) #对mean_tpr在mean_fpr处进行插值,通过scipy包调用interp()函数 mean_tpr[0] = 0.0 #初始处为0 roc_auc = auc(fpr, tpr) #画图,只需要plt.plot(fpr,tpr),变量roc_auc只是记录auc的值,通过auc()函数能计算出来 plt.plot(fpr, tpr, lw=1, label='ROC %s (area = %0.3f)' % (classifier, roc_auc))
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