使用Sklearn模型做分类并绘制机器学习模型的ROC曲线

简单的实验，主要是使用sklearn库中的RFR模型来进行回归分析并绘制相应的ROC曲线，主要是熟悉流程，下面是具体的实现：

#!usr/bin/env python
#encoding:utf-8
'''
__Author__:沂水寒城
功能：使用RFR模型
'''import csv
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
import matplotlib.pyplot as plt def RFR_model_train(X_list, y_list):'''随机森林回归模型'''model=RandomForestRegressor(max_depth=10, random_state=0)model.fit(X_list, y_list)y_predict=model.predict(X_list)draw_ROC_curve(y_list,y_predict,savepath='RFR.png')feature_weight=model.feature_importances_print 'feature_weight'print feature_weightreturn feature_weightdef draw_ROC_curve(y_test,y_predict,savepath):'''画ROC曲线'''false_positive_rate,true_positive_rate,thresholds=roc_curve(y_test, y_predict)roc_auc=auc(false_positive_rate, true_positive_rate)plt.title('ROC')plt.plot(false_positive_rate, true_positive_rate,'b',label='AUC = %0.2f'% roc_auc)plt.legend(loc='lower right')plt.plot([0,1],[0,1],'r--')plt.ylabel('TPR')plt.xlabel('FPR')plt.savefig(savepath)plt.close(0)if __name__ == '__main__':RFR_model_train(x_list, y_list)

结果如下：

feature_weight
[ 0.12049628  0.          0.          0.          0.05872002  0.0.08056693  0.          0.43856094  0.27010771  0.          0.0.03154812]

ROC曲线如下：

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