sklearn.metrics.RocCurveDisplay¶
class sklearn.metrics.RocCurveDisplay(*, fpr, tpr, roc_auc=None, estimator_name=None)
ROC曲线可视化。
建议使用plot_roc_curve创建可视化器。 所有参数都存储为属性。
在用户指南中阅读更多内容。
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| fpr | ndarray 假正率。 |
| tpr | ndarray 真正率。 |
| roc_auc | float, default=None ROC曲线下的面积。 如果为None，则不显示roc_auc分数。 |
| estimator_name | str, default=None 估算器名称。如果为None，则不显示估算器名称。 |
| 属性 | 说明 |
|---|---|
| line_ | matplotlib Artist ROC曲线。 |
| ax_ | matplotlib Axes 带有ROC曲线的轴。 |
| figure_ | matplotlib Figure 包含曲线的图。 |
示例
>>> import matplotlib.pyplot as plt # doctest: +SKIP
>>> import numpy as np
>>> from sklearn import metrics
>>> y = np.array([0, 0, 1, 1])
>>> pred = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8])
>>> fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y, pred)
>>> roc_auc = metrics.auc(fpr, tpr)
>>> display = metrics.RocCurveDisplay(fpr=fpr, tpr=tpr, roc_auc=roc_auc, estimator_name='example estimator')
>>> display.plot() # doctest: +SKIP
>>> plt.show() # doctest: +SKIP
| 方法 | 说明 |
|---|---|
plot([ax, name]) |
绘图可视化 |
__init__(*, fpr, tpr, roc_auc=None, estimator_name=None)
自我初始化。有关准确的签名，请参见help（type（self））。
plot(ax=None, *, name=None, **kwargs)
绘图可视化 将传递到matplotlib图中的额外的关键字参数。
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| ax | matplotlib axes, default=None 要绘制的轴对象。如果为None，则将创建新的图形和轴。 |
| name | str, default=None 用于标记的ROC曲线的名称。如果为None，请使用估算器的名称。 |
| 返回值 | 说明 |
|---|---|
| display | RocCurveDisplay 存储计算值的对象。 |
