Cách vẽ đường cong ROC trong Python

ROC – Receiver operating characteristics (đặc tính hoạt động thu nhận).

Dùng metrics.plot_roc_curve(clf, X_test, y_test) để vẽ đường cong ROC.

Các bước

• Tạo bài toán phân loại n-class ngẫu nhiên. Ban đầu tạo cụm điểm phân phối chuẩn (std=1) quanh đỉnh hypercube 'n_informative'-chiều cạnh '2*class_sep', gán số cụm bằng nhau cho mỗi class. Giới thiệu sự phụ thuộc giữa đặc trưng và thêm nhiễu. Dùng make_classification().

• Chia mảng thành train/test ngẫu nhiên, dùng train_test_split().

• Huấn luyện mô hình SVM theo dữ liệu train, dùng fit().

• Vẽ đường cong ROC, dùng plot_roc_curve().

• Hiển thị figure bằng plt.show().

Ví dụ

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets, metrics, model_selection, svm
X, y = datasets.make_classification(random_state=0)
X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(X, y, random_state=0)
clf = svm.SVC(random_state=0)
clf.fit(X_train, y_train)
metrics.plot_roc_curve(clf, X_test, y_test)
plt.show()

Kết quả