在Python中绘制ROC曲线的主要步骤如下:
roc_curve
函数计算ROC曲线的假正例率(FPR)和真正例率(TPR):roc_curve
函数计算ROC曲线的假正例率(FPR)和真正例率(TPR):以上代码将会绘制一个带有AUC值的ROC曲线图。ROC曲线展示了分类模型在不同概率阈值下的性能,横轴为假正例率(FPR),纵轴为真正例率(TPR)。通过调整概率阈值,可以获得不同的FPR和TPR值,从而评估模型在不同条件下的性能。 AUC(曲线下面积)是一种常用的ROC曲线评估指标,值越大表示模型性能越好。
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