이제 당뇨 예측 모델의 ROC 곡선을 그리고 성능을 평가해 보자. 사이킷런의 roc_curve 클래스를 사용할 수 있다. 먼저 predict() 함수를 사용해 각 클래스의 확률 예측값을 계산한다.
from sklearn.metrics import roc_curve import matplotlib.pyplot as plt y_test_pred_probs = model.predict(X_test)
그런 다음 roc_curve 함수를 호출해 ROC 곡선에 필요한 위양성률과 진양성률 수치를 가져오자.
FPR, TPR, _ = roc_curve(y_test, y_test_pred_probs)
이제 맷플롯립을 사용해 차트를 그릴 수 있다.
plt.plot(FPR, TPR) plt.plot([0,1],[0,1],'--', color='black') # 대각선 plt.title('ROC Curve') plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.show() plt.clf()