凡例とAUCスコアを1つのプロットに複数のROC曲線をプロットするにはどうすればいいですか？

Question

私は2つのモデルを構築しています。

モデル1

modelgb = GradientBoostingClassifier() 
modelgb.fit(x_train,y_train) 
predsgb = modelgb.predict_proba(x_test)[:,1] 
metrics.roc_auc_score(y_test,predsgb, average='macro', sample_weight=None) 

モデル2

model = LogisticRegression() 
model = model.fit(x_train,y_train) 
predslog = model.predict_proba(x_test)[:,1] 
metrics.roc_auc_score(y_test,predslog, average='macro', sample_weight=None) 

どのように私は、各モデルのAUCスコアの伝説&テキストで、1つのプロットにROC曲線の両方をプロットしますか？

Answer 1

は、あなたのデータにこれを適応してみてください。

from sklearn import metrics 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

plt.figure(0).clf() 

pred = np.random.rand(1000) 
label = np.random.randint(2, size=1000) 
fpr, tpr, thresh = metrics.roc_curve(label, pred) 
auc = metrics.roc_auc_score(label, pred) 
plt.plot(fpr,tpr,label="data 1, auc="+str(auc)) 

pred = np.random.rand(1000) 
label = np.random.randint(2, size=1000) 
fpr, tpr, thresh = metrics.roc_curve(label, pred) 
auc = metrics.roc_auc_score(label, pred) 
plt.plot(fpr,tpr,label="data 2, auc="+str(auc)) 

plt.legend(loc=0)