python如何将多个模型的ROC曲线绘制在一张图(含图例)
多条roc曲线绘制函数
绘制效果
调用格式与方法
调用方法时,需要把模型本身(如clf_xx)、模型名字(如gbdt)和对应颜色(如crimson)按照顺序、以列表形式传入函数作为参数。
详细解释和说明
1.关键函数
(1)plt.figure(figsize=(20, 20), dpi=dpin)
在for循环外绘制图片的大体框架。figsize控制图片大小,dpin控制图片的信息量(其实可以理解为清晰度?documentation的说明是the resolution of the figure in dots-per-inch)
(2)zip()
函数用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表。
(3)roc_curve()
该函数的传入参数为目标特征的真实值y_test和模型的预测值y_test_predprob。需要为pos_label赋值,指明正样本的值。
该函数的返回值 fpr、tpr和thresholds 均为ndarray, 为对应每一个不同的阈值下计算出的不同的真阳性率和假阳性率。这些值,就对应着roc图中的各个点。
(4)auc()
函数auc(),传入参数为fpr和tpr,返回结果为模型auc值,即曲线下面积值。
以上代码在使用fpr和tpr绘制roc曲线的同时,也确定了标签(图例)的内容和格式。
2. 参数解释
(1)sampling_methods
是包含多个模型名字的list。所有模型不需要fit过再传入函数,只需要定义好即可。
(2)x_test, y_test
x_test 和 y_test 两个参数用于传入函数后计算各个模型的预测值。
如果需要绘制的是训练集的roc曲线,则可以在对应参数位置分别传入x_trian和y_train即可。
(3)names 和 colors
这两个参数均为字符串列表形式。注意,这两个列表的值要和模型参数中的模型顺序一一对应。
如有需要绘制更多的模型,只需要对应增加列表中的值即可。
需要注意的小小坑
1.同一张图片的同一种方法只能调用一次!!!
如果像上图中的我一样,把同一张图片plt的方法legend()调用两次,那么下一个的方法中的参数就会将上一个的参数覆盖!这种情况下,我就发现第一个方法赋值的location完全不起作用……
这个时候就需要将这个函数整合如下图~(其实本来就是应该这么写的,我也不知道为啥我脑子一抽写了两个,可能是ggplot给我的美好印象挥之不去吧)
补充
根据小伙伴的评论提问,在这里进行一下解释说明:
1.这个函数是适用于所有数据集的,只需要导入数据集后进行训练集和测试集的划分即可。(我在“调用格式与方法”部分调用函数使用的是x_train 和y_train,绘制出的则是不同模型在训练集表现的roc曲线)
划分训练集和测试集的代码如下(以使用8:2划分训练集测试集为例)
df:导入数据集
target:目标特征(y)
train_size:训练集占比80%
random_state: 随机数种子,不同随机数种子划分的训练集和测试集会有不同。
总结
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