（16）机器学习_ROC曲线绘制

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import svm, datasets
from sklearn.metrics import roc_curve, auc  ###计算roc和auc
from sklearn.model_selection import train_test_split# Import some data to play with
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target##变为2分类X, y = X[y != 2], y[y != 2]# Add noisy features to make the problem harder
random_state = np.random.RandomState(0)
n_samples, n_features = X.shapeX = np.c_[X, random_state.randn(n_samples, 200 * n_features)]# shuffle and split training and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=.3, random_state=0)# Learn to predict each class against the other
svm = svm.SVC(kernel='linear', probability=True, random_state=random_state)###通过decision_function()计算得到的y_score的值，用在roc_curve()函数中
y_score = svm.fit(X_train, y_train).decision_function(X_test)# Compute ROC curve and ROC area for each class
fpr, tpr, threshold = roc_curve(y_test, y_score)  ###计算真正率和假正率
roc_auc = auc(fpr, tpr)  ###计算auc的值def plot_ROC_curve():lw = 2# plt.figure(figsize=(10, 10))plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange',lw=lw, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)  ###假正率为横坐标，真正率为纵坐标做曲线plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=lw, linestyle='--')plt.xlim([0.0, 1.0])plt.ylim([0.0, 1.05])plt.xlabel('False Positive Rate')plt.ylabel('True Positive Rate')plt.title('Receiver operating characteristic example')plt.legend(loc="lower right")plt.show()if __name__ == '__main__':plot_ROC_curve()

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