Chạy ❯
Nhận máy chủ
Python của riêng
bạn
×
Thay đổi định hướng
Thay đổi chủ đề, Tối/Sáng
Đi tới Không gian
#Ba dòng để trình biên dịch của chúng tôi có thể vẽ: import sys import matplotlib matplotlib.use('Agg') import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import Precision_score, nhầm lẫn_matrix, roc_auc_score, roc_curve n = 10000 y = np.array([0] * n + [1] * n) # y_prob_1 = np.array( np.random.uniform(.25, .5, n//2).tolist() + np.random.uniform (.3, .7, n).tolist() + np.random.uniform(.5, .75, n//2).tolist() ) y_prob_2 = np.array( np.random.uniform(0, .4, n//2).tolist() + np.random.uniform(.3, .7, n).tolist() + np.random.uniform(.6, 1, n//2).tolist () ) defplot_roc_curve(true_y, y_prob): """ vẽ đường cong roc dựa trên xác suất """ fpr, tpr, ngưỡng = roc_curve(true_y, y_prob) plt.plot(fpr, tpr) plt.xlabel(' Tỷ lệ dương tính giả') plt.ylabel('Tỷ lệ dương tính thực') story_roc_curve(y, y_prob_1) #Hai dòng để trình biên dịch của chúng tôi có thể vẽ: plt.savefig(sys.stdout.buffer) sys.stdout.flush()