Python에서 RocCurve 시각화하기.

 

딱히 함수로 지정되어있지 않은 것 같아서 공유합니다. + 저도 나중에 찾아서 보기 편하게 보려고요 ㅎㅎㅎ

 

def rocvis(true , prob , label ) :
    from sklearn.metrics import roc_curve
    if type(true[0]) == str :
        from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
        le = LabelEncoder()
        true = le.fit_transform(true)
    else :
        pass
    fpr, tpr, thresholds = roc_curve(true, prob)
    plt.plot(fpr, tpr, marker='.', label = label  )
    
   
fig , ax = plt.subplots(figsize= (20,10))
plt.plot([0, 1], [0, 1], linestyle='--')
rocvis(test_y , Rf_prob[:,1] , "RandomFoest")
rocvis(test_y , GBM_prob[:,1] , "GBM")
rocvis(test_y , xgbprob[:,1] , "LightGBM")
rocvis(caty_Test , catprob[:,1] , "CatBoost")
plt.legend(fontsize = 18)
plt.title("Models Roc Curve" , fontsize= 25)
plt.show()

 

 

https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_roc.html

Receiver Operating Characteristic (ROC) — scikit-learn 0.21.1 documentation