绘制多分类ROC曲线 - Python

multiclass.roc是Python中一个用于绘制多分类ROC曲线的函数。ROC曲线是用于评估二元分类模型效果的一种图形化工具。当将ROC曲线扩展到多分类问题时，称为多分类ROC曲线。它可以帮助我们了解多分类问题中模型的性能。

使用方法

使用multiclass.roc函数需要以下步骤：

1. 导入需要的库和数据集
2. 建立多分类模型
3. 对测试集进行预测
4. 使用multiclass.roc函数绘制ROC曲线

以下是代码示例：

# 导入需要的库和数据集
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import multiclass as mc

# 生成数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_classes=4, n_informative=4, random_state=42)

# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 建立模型
clf = OneVsRestClassifier(LogisticRegression())

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = clf.predict(X_test)

# 绘制ROC曲线
fpr, tpr, thresholds = mc.roc_curve(y_test, y_pred, pos_label=1)
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2)
plt.xlabel('False Positive Rate (FPR)')
plt.ylabel('True Positive Rate (TPR)')
plt.title('ROC Curve - Multiclass') # 设置标题
plt.show()

参数介绍

multiclass.roc函数有以下参数：

• y_true：真实标签
• y_score：预测标签
• pos_label：正类标签（默认为1）
• average：指定多分类问题中使用的评估方法，可选选项为'macro', 'micro', 'weighted'和None（默认为'macro'）

以上是multiclass.roc函数的简介，希望对你有所帮助。