python可视化多个机器学习模型在独立测试集（test data set）上面的AUC值、可视化模型效能
python可视化多个机器学习模型在独立测试集（test data set）上面的AUC值、可视化模型效能
# x_lables为模型名称列表，包括，逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林、xgboost、lightgbm
# models_test为我们需要进行推理和对比的已经训练好的机器学习模型；
# 使用matplotlib进行可视化模型的构建；
x_labels = ['logistic regression','naive bayesian','support vector machine','random forest','xgboost','lightgbm',]models_test = [lrcv_model,nbg_model,svm_model,rf_model,xgb_model,light_model]# features_test,target_test
prediction_auc = []for model in models_test:# Get predicted probabilitiestarget_probabilities python可视化多个机器学习模型在独立测试集（test data set）上面的AUC值、可视化模型效能相关推荐
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