Python、Roc曲線とggplot？

Question

私はroc曲線と対応するaucを表示するチュートリアルに従った。私はggplotライブラリを一度も使用していないので、どこにエラーがあるのか​​理解できません。ここでは以下のコード：

from sklearn import metrics 
    import pandas as pd 
    from ggplot import * 

    preds = clf.predict_proba(Xtest)[:,1] 
    fpr, tpr, _ = metrics.roc_curve(ytest, preds) 

    df = pd.DataFrame(dict(fpr=fpr, tpr=tpr)) 
    ggplot(df, aes(x='fpr', y='tpr')) + geom_line() + geom_abline(linetype='dashed') 

これはエラーです：

slope needed for <ggplot.geoms.geom_abline.geom_abline object at 0x7fae7e7f8d90> 

私はこの問題を解決できますか？

Answer 1

ggplot(df, aes(x='fpr', y='tpr',ymin=0, ymax='tpr'))+ \ 
geom_area(alpha=0.2)+\ 
geom_line(x,y,aes(y='tpr'))+\ 
ggtitle("ROC Curve w/ AUC=%s" % str(auc)) 
import matplotlib.pyplot as plt 
plt.plot(x,y,'--',color='grey') 

Answer 2

ggplot(df, aes(x='fpr', y='tpr'))+\ 
geom_line()+\ 
geom_abline(linetype='dashed',slope=1,intercept=0) 

エラーは、引数のスロープを追加する必要があります言っ=？それがうまくいった後には

Answer 3

これはグラウンドトゥルースラベルのセットと予測される確率を考慮してROC曲線をプロットする最も簡単な方法です。最も重要なのは、すべてのクラスのROCカーブをプロットするので、複数のきれいなカーブも得られます。コードを変更する...

import scikitplot.plotters as skplt 
import matplotlib.pyplot as plt 

preds = clf.predict_proba(Xtest) 
skplt.plot_roc_curve(ytest, preds) 
plt.show() 

実際に必要なのは、予測される確率と真のラベルです。

ここにplot_roc_curveによって生成されるサンプルカーブを示します。私はscikit-learnのサンプル数字データセットを使用したので、10のクラスがあります。各クラスに対して1つのROC曲線がプロットされていることに注意してください。

ROC Curves

免責事項：これは私が建てscikit-plotライブラリを、使用することに注意してください。