scikit-learn 提供的绘图工具

Scikit-learn定义了一个简单的API，创建用于机器学习的可视化对象。该API的特点是无需重新计算即可进行快速绘图和视觉调整。在以下示例中，我们绘制了利用支持向量机算法产生的ROC曲线：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import plot_roc_curve
from sklearn.datasets import load_wine

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42)
svc = SVC(random_state=42)
svc.fit(X_train, y_train)

svc_disp = plot_roc_curve(svc, X_test, y_test)

返回的svc_disp对象使我们可以在以后的图中继续使用已经计算出的SVC的ROC曲线。在本例中，svc_disp是一个 RocCurveDisplay，它将计算得到的值储存到称作roc_auc，fpr，和tpr的属性中。接下来，我们训练一个随机森林分类器，并使用Display对象的plot 方法再次绘制先前计算的roc曲线。

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

rfc = RandomForestClassifier(random_state=42)
rfc.fit(X_train, y_train)

ax = plt.gca()
rfc_disp = plot_roc_curve(rfc, X_test, y_test, ax=ax, alpha=0.8)
svc_disp.plot(ax=ax, alpha=0.8)

请注意，我们传递alpha=0.8给绘图函数来调整曲线的透明度。

5.1.1 函数

5.1.2 可视化对象