主要介绍了利用scikitlearn画ROC曲线实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

一个完整的数据挖掘模型，最后都要进行模型评估，对于二分类来说，AUC，ROC这两个指标用到最多，所以 利用sklearn里面相应的函数进行模块搭建。 具体实现的代码可以参照下面博友的代码，评估svm的分类指标。注意里面的一些细节需要注意，一个是调用roc_curve 方法时，指明目标标签，否则会报错。 具体是这个参数的设置pos_label ，以前在unionbigdata实习时学到的。 重点是以下的代码需要根据实际改写： mean_tpr = 0.0 mean_fpr = np.l