python多模型的ROC曲线绘制

时间:2022-05-23 柳奈奈人气:0

多条ROC曲线绘制函数

 def multi_models_roc(names, sampling_methods, colors, X_test, y_test, save=True, dpin=100):
        """
        将多个机器模型的roc图输出到一张图上
        
        Args:
            names: list, 多个模型的名称
            sampling_methods: list, 多个模型的实例化对象
            save: 选择是否将结果保存（默认为png格式）
            
        Returns:
            返回图片对象plt
        """
        plt.figure(figsize=(20, 20), dpi=dpin)

        for (name, method, colorname) in zip(names, sampling_methods, colors):
            
            method.fit(X_train, y_train)
            y_test_preds = method.predict(X_test)
            y_test_predprob = method.predict_proba(X_test)[:,1]
            fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_test_predprob, pos_label=1)
            
            plt.plot(fpr, tpr, lw=5, label='{} (AUC={:.3f})'.format(name, auc(fpr, tpr)),color = colorname)
            plt.plot([0, 1], [0, 1], '--', lw=5, color = 'grey')
            plt.axis('square')
            plt.xlim([0, 1])
            plt.ylim([0, 1])
            plt.xlabel('False Positive Rate',fontsize=20)
            plt.ylabel('True Positive Rate',fontsize=20)
            plt.title('ROC Curve',fontsize=25)
            plt.legend(loc='lower right',fontsize=20)

        if save:
            plt.savefig('multi_models_roc.png')
            
        return plt

绘制效果

调用格式与方法

调用方法时，需要把模型本身（如clf_xx）、模型名字(如GBDT)和对应颜色（如crimson）按照顺序、以列表形式传入函数作为参数。

names = ['Logistic Regression',
         'Random Forest',
         'XGBoost',
         'AdaBoost',
         'GBDT',
         'LGBM']

sampling_methods = [clf_lr,
                    clf_rf,
                    clf_xgb,
                    clf_adb,
                    clf_gbdt,
                    clf_lgbm
                   ]

colors = ['crimson',
          'orange',
          'gold',
          'mediumseagreen',
          'steelblue', 
          'mediumpurple'  
         ]

#ROC curves
train_roc_graph = multi_models_roc(names, sampling_methods, colors, X_train, y_train, save = True)
train_roc_graph.savefig('ROC_Train_all.png')

详细解释和说明

1.关键函数

（1）plt.figure(figsize=(20, 20), dpi=dpin)

在for循环外绘制图片的大体框架。figsize控制图片大小，dpin控制图片的信息量（其实可以理解为清晰度？documentation的说明是The resolution of the figure in dots-per-inch）

（2）zip()

函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。

（3）roc_curve()

fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_test_predprob, pos_label=1)

该函数的传入参数为目标特征的真实值y_test和模型的预测值y_test_predprob。需要为pos_label赋值，指明正样本的值。

该函数的返回值 fpr、tpr和thresholds 均为ndarray，为对应每一个不同的阈值下计算出的不同的真阳性率和假阳性率。这些值，就对应着ROC图中的各个点。

（4）auc()

 plt.plot(fpr, tpr, lw=5, label='{} (AUC={:.3f})'.format(name, auc(fpr, tpr)),color = colorname)

函数auc()，传入参数为fpr和tpr，返回结果为模型auc值，即曲线下面积值。

以上代码在使用fpr和tpr绘制ROC曲线的同时，也确定了标签（图例）的内容和格式。

2. 参数解释

（1）sampling_methods

是包含多个模型名字的list。所有模型不需要fit过再传入函数，只需要定义好即可。

clf = RandomForestClassifier(n_estimators = 100, max_depth=3, min_samples_split=0.2, random_state=0)

（2）X_test, y_test

X_test 和 y_test 两个参数用于传入函数后计算各个模型的预测值。

y_test_predprob = method.predict_proba(X_test)[:,1]
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_test_predprob, pos_label=1)

如果需要绘制的是训练集的ROC曲线，则可以在对应参数位置分别传入X_trian和y_train即可。

（3）names 和 colors

这两个参数均为字符串列表形式。注意，这两个列表的值要和模型参数中的模型顺序一一对应。

如有需要绘制更多的模型，只需要对应增加列表中的值即可。

需要注意的小小坑

1.同一张图片的同一种方法只能调用一次！！！

plt.legend(loc='lower right')
plt.legend(fontsize=10)

如果像上图中的我一样，把同一张图片plt的方法legend()调用两次，那么下一个的方法中的参数就会将上一个的参数覆盖！这种情况下，我就发现第一个方法赋值的location完全不起作用……

这个时候就需要将这个函数整合如下图～（其实本来就是应该这么写的，我也不知道为啥我脑子一抽写了两个，可能是ggplot给我的美好印象挥之不去吧）

plt.legend(loc='lower right',fontsize=10)

补充

根据小伙伴的评论提问，在这里进行一下解释说明：

1.这个函数是适用于所有数据集的，只需要导入数据集后进行训练集和测试集的划分即可。（我在“调用格式与方法”部分调用函数使用的是X_train 和y_train，绘制出的则是不同模型在训练集表现的ROC曲线）

划分训练集和测试集的代码如下（以使用8：2划分训练集测试集为例）

# 8：2划分训练集测试集
X, y = df.drop(target,axis=1), df[target]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0.8, random_state=0)

df：导入数据集

target：目标特征（y）

train_size：训练集占比80%

random_state: 随机数种子，不同随机数种子划分的训练集和测试集会有不同。

总结

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