首页怎么保存模型数据，fpr 和 tpr 数据，方便后期画 ROC 曲线图。提供代码

怎么保存模型数据，fpr 和 tpr 数据，方便后期画 ROC 曲线图。提供代码

时间: 2024-12-22 08:25:41 浏览: 31

为了保存模型的数据，包括FPR（False Positive Rate）和TPR（True Positive Rate），以便后续绘制ROC曲线，你可以将它们存储在一个文件（通常是CSV、JSON或pickle等格式）中。这里是一个简单的Python示例，假设你已经计算了FPR和TPR，并且有一个模型名称： ```python import pandas as pd # 假设你已经有了 FPR 和 TPR 的列表 fpr_values = [0.1, 0.2, 0.3, ..., 1.0] tpr_values = [0.8, 0.7, 0.6, ..., 0.0] # 创建一个DataFrame data = {'FPR': fpr_values, 'TPR': tpr_values} roc_df = pd.DataFrame(data) # 选择保存的文件名和路径 model_name = "my_model_roc_data" file_path = "path/to/save/" + model_name + ".csv" # 保存数据 roc_df.to_csv(file_path, index=False) # 如果你想保存为其他格式，可以使用json或pickle，例如： # import pickle # with open('path/to/save/' + model_name + '.pkl', 'wb') as handle: # pickle.dump(roc_df, handle, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL) ``` 然后，当你需要画ROC曲线时，可以简单地从文件读取数据并绘制： ```python df_from_file = pd.read_csv(file_path) or pd.read_pickle(file_path) plt.figure() plt.plot(df_from_file['FPR'], df_from_file['TPR'], label='ROC curve') plt.xlabel('False Positive Rate (FPR)') plt.ylabel('True Positive Rate (TPR)') plt.title(f"ROC Curve for {model_name}") plt.legend(loc="lower right") plt.show() ```

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