`sklearn.metrics`.RocCurveDisplay¶

class sklearn.metrics.RocCurveDisplay¶

Visualización de Curvas ROC.

Se recomienda utilizar plot_roc_curve para crear un visualizador. Todos los parámetros se almacenan como atributos.

Lee más en el Manual de Usuario.

Parámetros

fprndarray: Tasa de falsos positivos.
tprndarray: Tasa de verdaderos positivos.
roc_aucfloat, default=None: Área bajo de la curva ROC. Si es None, no se muestra la puntuación roc_auc.
estimator_namestr, default=None: Nombre del estimador. Si es None, entonces el nombre del estimador no se muestra.
pos_labelcadena o entero, default=None: La clase considerada como la clase positiva al calcular las métricas de roc auc. Por defecto, estimators.classes_[1] es considerada como la clase positiva.

Nuevo en la versión 0.24.

Atributos

line_matplotlib Artist: Curva ROC.
ax_matplotlib Axes: Ejes con Curva ROC.
figure_matplotlib Figure: Figura que contiene la curva.

Ver también

roc_curve: Calcula la curva Característica Operativa del Receptor (ROC, Receiver operating characteristic).
plot_roc_curve: Traza la curva Característica Operativa del Receptor (ROC).
roc_auc_score: Calcula el área bajo la curva ROC.

Ejemplos

>>> import matplotlib.pyplot as plt  
>>> import numpy as np
>>> from sklearn import metrics
>>> y = np.array([0, 0, 1, 1])
>>> pred = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8])
>>> fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y, pred)
>>> roc_auc = metrics.auc(fpr, tpr)
>>> display = metrics.RocCurveDisplay(fpr=fpr, tpr=tpr, roc_auc=roc_auc,                                          estimator_name='example estimator')
>>> display.plot()  
>>> plt.show()      

Métodos

plot

Visualización de la gráfica

plot()¶

Visualización de la gráfica

Los argumentos extra de palabra clave se pasarán al plot de matplotlib.

Parámetros

axejes matplotlib, default=None: Objeto de ejes para graficar. Si es None, se crea una nueva figura y ejes.
namestr, default=None: Nombre de la Curva ROC para el etiquetado. Si es None, usa el nombre del estimador.

Devuelve

displayRocCurveDisplay: Objeto que almacena los valores calculados.

Ejemplos utilizando `sklearn.metrics.RocCurveDisplay`¶

sklearn.metrics.RocCurveDisplay¶

Ejemplos utilizando sklearn.metrics.RocCurveDisplay¶

`sklearn.metrics`.RocCurveDisplay¶

Ejemplos utilizando `sklearn.metrics.RocCurveDisplay`¶