ROC画图代码（Python）
python新手代码画图
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
>>##计算ROC需要的库函数>>###
del_selection import cross_validate
from sklearn import metrics
from sklearn import svm
import matplotlib.pyplot as plt
>>###计算fpr,tpr>>>###
##y是⼀个⼀维数组（样本的真实分类），数组值表⽰类别（⼀共有两类，1和2），⼈⼯标注，属于测试集的真实分类##score即各个样本属于正例的概率；是⽹络的输出；⾸先⽤训练集训练⽹络，然后利⽤测试集的数据产⽣的
##fpr, tpr是ROC的横纵坐标
##thresholds是截断阈值
y = np.array([1, 1, 2, 2])
scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8])
fpr, tpr, thresholds = _curve(y, scores, pos_label=2)
>>###画图>>>###
plt.title('ROC')
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.plot(fpr, tpr,'--*b',label="tuli")
plt.legend()
plt.show()

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