这篇文章将为大家详细讲解有关怎么利用python画出AUC曲线，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

目前创新互联已为上1000+的企业提供了网站建设、域名、雅安服务器托管、网站运营、企业网站设计、临漳网站维护等服务，公司将坚持客户导向、应用为本的策略，正道将秉承"和谐、参与、激情"的文化，与客户和合作伙伴齐心协力一起成长，共同发展。Python主要用来做什么

Python主要应用于：1、Web开发；2、数据科学研究；3、网络爬虫；4、嵌入式应用开发；5、游戏开发；6、桌面应用开发。

直接上代码：

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn import metrics
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pylab as plt
import warnings;warnings.filterwarnings('ignore')
dataset = load_breast_cancer()
data = dataset.data
target = dataset.target
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(data,target,test_size=0.2)
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=5)
rf.fit(X_train,y_train)
pred = rf.predict_proba(X_test)[:,1]
#############画图部分
fpr, tpr, threshold = metrics.roc_curve(y_test, pred)
roc_auc = metrics.auc(fpr, tpr)
plt.figure(figsize=(6,6))
plt.title('Validation ROC')
plt.plot(fpr, tpr, 'b', label = 'Val AUC = %0.3f' % roc_auc)
plt.legend(loc = 'lower right')
plt.plot([0, 1], [0, 1],'r--')
plt.xlim([0, 1])
plt.ylim([0, 1])
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.show()

补充拓展：Python机器学习中的roc_auc曲线绘制

废话不多说，直接上代码

from sklearn.metrics import roc_curve,auc

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.model_selection import train_test_split

x_train,y_train,x_test,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.2)

rf=RandomForestClassifier()

rf.fit（x_train，y_train）

rf.score(x_train,y_train)

print('trainscore:'+str(rfbest.score(x_train,y_train)))
print('testscore:'+str(rfbest.score(x_test,y_test)))

y_score=rfbest.fit(x_train,y_train).predict_proba(x_test) #descision_function()不可用

print(type(y_score))

fpr,tpr,threshold=roc_curve(y_test,y_score[:, 1])
roc_auc=auc(fpr,tpr)
plt.figure(figsize=(10,10))
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange',
lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc) ###假正率为横坐标，真正率为纵坐标做曲线
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic example')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

关于“怎么利用python画出AUC曲线”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。

分享名称：怎么利用python画出AUC曲线-创新互联
网站地址：http://myzitong.com/article/ddsdci.html