swanlab.roc_curve
python
roc_curve( y_true: Union[List, np.ndarray], y_pred_proba: Union[List, np.ndarray], title: Optional[str, bool] = None, ) -> None| 参数 | 描述 |
|---|---|
| y_true | (Union[List, np.ndarray]) 真实标签，二分类问题中的真实类别标签（0或1） |
| y_pred_proba | (Union[List, np.ndarray]) 预测概率，模型对正类的预测概率值（范围0-1） |
| title | (Optional[str, bool]) 是否显示图表标题，默认为None |
介绍
绘制ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线，用于评估二分类模型的性能。ROC曲线展示了在不同阈值下真正率（True Positive Rate）和假正率（False Positive Rate）的关系。
ROC曲线是评估分类模型性能的重要工具，能够直观地展示模型在不同决策阈值下的表现。
基本用法
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from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import train_test_split import xgboost as xgb import swanlab # 生成示例数据 X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=2, n_redundant=10, random_state=42) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 训练模型 model = xgb.XGBClassifier(use_label_encoder=False, eval_metric='logloss') model.fit(X_train, y_train) # 获取预测概率 y_pred_proba = model.predict_proba(X_test)[:, 1] # 初始化SwanLab swanlab.init(project="ROC-Curve-Demo", experiment_name="ROC-Curve-Example") # 记录ROC曲线 swanlab.log({ "roc_curve": swanlab.roc_curve(y_test, y_pred_proba, title=True) }) swanlab.finish()
自定义标题
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# 不显示标题(默认) roc_curve = swanlab.roc_curve(y_test, y_pred_proba, title=False) swanlab.log({"roc_curve_no_title": roc_curve}) # 显示标题 roc_curve = swanlab.roc_curve(y_test, y_pred_proba, title=True) swanlab.log({"roc_curve_with_title": roc_curve}) # 自定义标题 roc_curve = swanlab.roc_curve(y_test, y_pred_proba, title="demo") swanlab.log({"roc_curve_with_custom_title": roc_curve})与其他指标一起使用
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import swanlab # 记录多个ML指标 swanlab.log({ "roc_curve": swanlab.roc_curve(y_test, y_pred_proba), "pr_curve": swanlab.pr_curve(y_test, y_pred_proba), "accuracy": accuracy_score(y_test, y_pred), "f1_score": f1_score(y_test, y_pred) })注意事项
- 数据格式:
y_true和y_pred_proba可以是列表或numpy数组 - 二分类: 此函数专用于二分类问题
- 概率值:
y_pred_proba应该是模型对正类的预测概率，范围在0-1之间 - 依赖包: 需要安装
scikit-learn和pyecharts包 - AUC计算: 函数会自动计算ROC曲线下的面积（AUC），但不会在标题中显示
- 曲线特征: ROC曲线从(0,0)开始，到(1,1)结束，对角线表示随机分类器的性能