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9、训练随机森林并绘制ROC曲线

凌晨思索 2023-03-28 原文

9、训练随机森林并绘制ROC曲线

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.svm import SVC

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

from sklearn.metrics import plot_roc_curve

from sklearn.datasets import load_wine

from sklearn.model_selection import train_test_split

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

X, y = load_wine(return_X_y=True)

y = y == 2

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42)

svc = SVC(random_state=42)

svc.fit(X_train, y_train)

rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=10, random_state=42)

rfc.fit(X_train, y_train)

ax = plt.gca()

rfc_disp = plot_roc_curve(rfc, X_test, y_test, ax=ax, alpha=0.8)

svc_disp = plot_roc_curve(svc, X_test, y_test,ax=ax, alpha=0.8)

plt.title("训练随机森林并绘制ROC曲线",fontsize=20)

plt.show()


训练ROCtrainsectiontest

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