sklearn.metrics.RocCurveDisplay?
class sklearn.metrics.RocCurveDisplay(*, fpr, tpr, roc_auc=None, estimator_name=None)
ROC曲線可視化。
建議使用plot_roc_curve創建可視化器。 所有參數都存儲為屬性。
在用戶指南中閱讀更多內容。
| 參數 | 說明 |
|---|---|
| fpr | ndarray 假正率。 |
| tpr | ndarray 真正率。 |
| roc_auc | float, default=None ROC曲線下的面積。 如果為None，則不顯示roc_auc分數。 |
| estimator_name | str, default=None 估算器名稱。如果為None，則不顯示估算器名稱。 |
| 屬性 | 說明 |
|---|---|
| line_ | matplotlib Artist ROC曲線。 |
| ax_ | matplotlib Axes 帶有ROC曲線的軸。 |
| figure_ | matplotlib Figure 包含曲線的圖。 |
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 | 說明 |
|---|---|
plot([ax, name]) |
繪圖可視化 |
__init__(*, fpr, tpr, roc_auc=None, estimator_name=None)
自我初始化。有關準確的簽名，請參見help（type（self））。
plot(ax=None, *, name=None, **kwargs)
繪圖可視化 將傳遞到matplotlib圖中的額外的關鍵字參數。
| 參數 | 說明 |
|---|---|
| ax | matplotlib axes, default=None 要繪制的軸對象。如果為None，則將創建新的圖形和軸。 |
| name | str, default=None 用于標記的ROC曲線的名稱。如果為None，請使用估算器的名稱。 |
| 返回值 | 說明 |
|---|---|
| display | RocCurveDisplay 存儲計算值的對象。 |
