पायथन में आरओसी वक्र कैसे प्लॉट करें?

आरओसी - रिसीवर ऑपरेटिंग विशेषताओं (आरओसी) वक्र।

metrics.plot_roc_curve(clf, X_test, y_test) विधि का उपयोग करके, हम ROC कर्व बना सकते हैं।

कदम

• एक यादृच्छिक एन-क्लास वर्गीकरण समस्या उत्पन्न करें। यह शुरू में ``n_informative``-आयामी हाइपरक्यूब के शीर्षों के बारे में सामान्य रूप से वितरित (std=1) बिंदुओं के समूह बनाता है जिसकी लंबाई ``2*class_sep`` होती है और प्रत्येक वर्ग को समान संख्या में क्लस्टर प्रदान करता है।

  यह इन विशेषताओं के बीच अन्योन्याश्रयता का परिचय देता है और डेटा में विभिन्न प्रकार के और शोर जोड़ता है। Make_classification() विधि का प्रयोग करें।

• ट्रेन_टेस्ट_स्प्लिट () पद्धति का उपयोग करके सरणी या मैट्रिक्स को यादृच्छिक ट्रेनों में विभाजित करें।

• फिट () विधि का उपयोग करके दिए गए प्रशिक्षण डेटा के अनुसार SVM मॉडल को फ़िट करें।

• प्लॉट रिसीवर ऑपरेटिंग विशेषता (आरओसी) वक्र, plot_roc_curve() विधि का उपयोग कर।

• आकृति दिखाने के लिए, plt.show() विधि का उपयोग करें।

उदाहरण

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets, metrics, model_selection, svm
X, y = datasets.make_classification(random_state=0)
X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(X, y, random_state=0)
clf = svm.SVC(random_state=0)
clf.fit(X_train, y_train)
metrics.plot_roc_curve(clf, X_test, y_test)
plt.show()

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