python 针对二分类问题画roc曲线

代码详解：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import label_binarize
from sklearn.metrics import confusion_matrix,classification_report
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
from sklearn.metrics import cohen_kappa_score, accuracy_scorewith open("batch_16_epoch_2.txt","r",encoding="utf-8") as f:y_true, y_sore,y_pre=[],[],[]f=f.readlines()data=[i.split("\n")[0].split(" ") for i in f ]print("# 第一列是真实值 第二列是分数 第三列是预测值",data)for line in data:y_true.append(int(line[0]))y_sore.append(float(line[1]))y_pre.append(int(line[2]))
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true,y_pre)# 真实值 预测值
roc_auc = auc(fpr, tpr)
plt.title('Receiver Operating Characteristic')
plt.plot(fpr, tpr, '#9400D3',label=u'AUC = %0.3f'

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