metrics.roc_curve函数介绍

函数介绍

metrics.roc_curve 是 scikit-learn 中的一个函数，用于计算接收者操作特征曲线（Receiver Operating Characteristic, ROC）曲线的参数。

具体来说，metrics.roc_curve 函数接受真实的标签和预测标签（或预测概率值）作为输入，并返回用于绘制 ROC 曲线的假正例率（false positive rate, FPR）、真正例率（true positive rate, TPR）以及对应的阈值。

使用方法

函数的使用方法如下：

fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y_true, y_score)

其中 y_true 是真实的类别标签，y_score 是模型对样本属于正例的预测概率。

fpr 和 tpr 分别是假正例率和真正例率，分别可以用来绘制 ROC 曲线，thresholds 则是计算出的阈值。

ROC 曲线是一种用于评估二分类模型性能的工具，它以假正例率为横轴，真正例率为纵轴，可以帮助我们理解模型在不同阈值下的性能表现。通常情况下，曲线下面积（AUC，Area Under the ROC Curve）越大，模型性能越好。

通过使用 metrics.roc_curve 函数，我们可以方便地计算出绘制 ROC 曲线所需的参数，从而对模型的性能进行评估。