19 - 绘制ROC曲线及P-R曲线
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发布时间：2024-10-21 02:44
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时间：2024-11-12 15:33
ROC曲线与P-R曲线是评估分类模型性能的重要工具，ROC曲线以FPR为X轴，TPR为Y轴，越接近左上角代表模型性能越好，AUC面积越大，模型性能越优。P-R曲线则以召回率为X轴，精确率为Y轴，体现模型的精确度和召回率关系，曲线越往右上凸，模型性能越好。本任务将利用乳腺癌数据集，通过支持向量机（SVM）和逻辑回归进行肿瘤预测，并绘制相关曲线进行评估。
实施步骤
1. 首先，加载并拆分breast_cancer数据集，为模型构建奠定基础。
2. 使用SVM构建分类模型，绘制出ROC曲线，观察模型的FPR和TPR表现，AUC面积越大，模型性能越好。同时，可以比较不同模型的ROC曲线，以判断其优劣。
3. 接着，采用逻辑回归建模，绘制P-R曲线，反映模型的精确率和召回率之间的关系。P-R曲线形状能直观展示模型在正样本处理上的效果，尤其在负样本较多时，ROC曲线可能更适用。
