from:http://kubicode.me/2016/09/19/Machine%20Learning/AUC-Calculation-by-Python/ AUC介绍 AUC(Area Under Curve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标，相比于F1-Score对项目 ...

根据决策值和真实标签画ROC曲线，同时计算AUC的值 步骤： 根据决策值和真实标签画ROC曲线，同时计算AUC的值: 计算算法的决策函数值deci 根据决策函数值deci对真实标签y进行降序排序，得到新的排序$roc_y$ 根据$roc_y$分别对正负类样本进行累积 ...

基础应用 figure 图像 设置坐标轴1 在 matplotlib 中如何设置坐标轴的范围, 单位长度, 替代文字等等. 调整名字和间隔 设置坐标轴2 这次会说到在我们如何移动matplotlib 中 axis 坐标轴的位置 ...

ROC 结果 源数据:鸢尾花数据集（仅采用其中的两种类别的花进行训练和检测） Summary features：['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm ...

多条ROC曲线绘制函数 def multi_models_roc(names, sampling_methods, colors, X_test, y_test, save=True, dpin=100): """ 将多个机器模型的roc图输出到一张图上 Args: names: list ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math # Python实现正态分布 # 绘制正态分布概率密度函数 u = 0 # 均值μ u01 = -2 sig = math.sqrt(0.2) # 标准差 ...

scatter：画原始点 plot：画拟合曲线 这样就实现了回归图的拟合效果图。 当然由于有很多拟合情况，具体效果还是需要调参，然后看效果，以及十折交叉验证，选择一个泛化最好的算法 pyplot.plot() 在使用岭回归时，发现使用二维数组作为参数 ...

注：（1）控制坐标轴显示刻度用到了库：matplotlib.ticker，可能需要安装一下（如果小伙伴有更好的方法，可以留言交流一下） （2）主要用到的函数matplotlib.pyplot.subplots，别忘了加“s” 效果图： ...