파이썬에서 ROC 커브 그리고 AUC 구하는 방법 (사이킷런)
먼저 사용할 데이터를 설명하겠습니다. 어떤 질병의 진단에 사용하기 위해 특정 수치(value)를 정상인과 환자에서 측정하였습니다. 이 value 가 진단에 사용될 수 있는지 ROC 커브를 그려서 알아보았습니다. 코드에 대한 설명은 주석으로 대신합니다. import pandas as pd import numpy as np from sklearn.metrics import roc_curve, roc_auc_score, auc, RocCurveDisplay import matplotlib.pyplot as plt # 데이터 생성 (정상인과 환자의 진단결과값) normal=[11.1, 14.3, 13.1, 12.5, 12.4, 12.3, 12.1, 10.4 ,14.4 ,12.9] patient =[15.8, 1..
2023. 9. 5.