解决ROC曲线画出来只有一个点的问题

以下是关于“解决 ROC 曲线画出来只有一个点的问题”的完整攻略，其中包含两个示例说明。

示例1：使用 sklearn.metrics.roc_curve 绘制 ROC 曲线

步骤1：导入必要库

在使用 sklearn.metrics.roc_curve 绘制 ROC 曲线之前，我们需要导入一些必要的库，包括sklearn.metrics和matplotlib.pyplot。

from sklearn.metrics import roc_curve, auc
import matplotlib.pyplot as plt

步骤2：定义模型和数据

在这个示例中，我们使用随机生成的数据和模型来演示如何使用 sklearn.metrics.roc_curve 绘制 ROC 曲线。

# 定义随机生成的数据和模型
y_true = np.random.randint(0, 2, size=(100,))
y_pred = np.random.rand(100,)

步骤3：使用 sklearn.metrics.roc_curve 绘制 ROC 曲线

使用定义的模型和数据，使用 sklearn.metrics.roc_curve 绘制 ROC 曲线。

# 使用 sklearn.metrics.roc_curve 绘制 ROC 曲线
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_pred)
roc_auc = auc(fpr, tpr)

# 绘制 ROC 曲线
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic example')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

步骤4：结果分析

使用 sklearn.metrics.roc_curve 可以方便地绘制 ROC 曲线。在这个示例中，我们使用 sklearn.metrics.roc_curve 绘制了 ROC 曲线，并成功地输出了结果。

示例2：使用 tensorflow.keras.metrics.AUC 绘制 ROC 曲线

步骤1：导入必要库

在使用 tensorflow.keras.metrics.AUC 绘制 ROC 曲线之前，我们需要导入一些必要的库，包括tensorflow.keras.metrics和matplotlib.pyplot。

from tensorflow.keras.metrics import AUC
import matplotlib.pyplot as plt

步骤2：定义模型和数据

在这个示例中，我们使用随机生成的数据和模型来演示如何使用 tensorflow.keras.metrics.AUC 绘制 ROC 曲线。

# 定义随机生成的数据和模型
y_true = np.random.randint(0, 2, size=(100,))
y_pred = np.random.rand(100,)

步骤3：使用 tensorflow.keras.metrics.AUC 绘制 ROC 曲线

使用定义的模型和数据，使用 tensorflow.keras.metrics.AUC 绘制 ROC 曲线。

# 使用 tensorflow.keras.metrics.AUC 绘制 ROC 曲线
auc_metric = AUC()
auc_metric.update_state(y_true, y_pred)
auc_value = auc_metric.result()

# 绘制 ROC 曲线
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_pred)
roc_auc = auc(fpr, tpr)
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic example')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

步骤4：结果分析

使用 tensorflow.keras.metrics.AUC 可以方便地绘制 ROC 曲线。在这个示例中，我们使用 tensorflow.keras.metrics.AUC 绘制了 ROC 曲线，并成功地输出了结果。