微平均ROC的编程实现

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#微平均ROC的编程实现
import numpy as np
from sklearn.metrics import roc_curve,auc
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib;matplotlib.rc(&quot;font&quot;,family=&#39;Microsoft YaHei&#39;)
&#39;&#39;&#39;
biaoqian=[0,1,2,0,2,1]
P=np.array([[0.5,0.2,0.3],
            [0.4,0.3,0.3],
            [0.2,0.3,0.5],
            [0.2,0.6,0.2],
            [0.05,0.05,0.9],
            [0.3,0.4,0.3]])&#39;&#39;&#39;
biaoqian=np.random.randint(0,3,20)
P=np.random.randint(0,100,(20,3))/100

#绘制每一个类别下的ROC曲线
color=[&#39;r*-&#39;,&#39;g*-&#39;,&#39;b*-&#39;]
for k in set(biaoqian):
    label=[]
    for i in biaoqian:
        if i==k:label.append(1)
        else:label.append(-1)
    score=[P[i,k] for i in range(P.shape[0])]
    FPR,TPR,yuzhi=roc_curve(label,score)
    AUC=auc(FPR,TPR)
    plt.plot(FPR,TPR,color[k],label=&#39;类别&#39;+str(k)+&#39;的ROC曲线，AUC=&#39;+str(&#39;%.3f&#39;%AUC))
#绘制微平均ROC曲线
L=np.zeros(shape=(P.shape[0],P.shape[1]))
for i in range(P.shape[0]):L[i,biaoqian[i]]=1
FPR,TPR,yuzhi=roc_curve(L.ravel(),P.ravel())
AUC=auc(FPR,TPR)
plt.plot(FPR,TPR,&#39;o-&#39;,color=&#39;black&#39;,label=&#39;微平均-ROC曲线，AUC=&#39;+str(&#39;%.3f&#39;%AUC))
plt.plot([0,1],[0,1],&#39;--&#39;,label=&#39;45°参考线&#39;)
plt.legend();plt.show()

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