python sklearn画ROC曲线
preface：最近《生物信息学》多次谈到AUC，ROC这两个指标，正在做的project，要求画ROC曲线，sklearn里面有相应的函数，故学习学习。
AUC:
ROC:
具体使用参考sklearn:
http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.roc_curve.html
http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_roc_crossval.html#example-model-selection-plot-roc-crossval-py
http://www.tuicool.com/articles/b22eYz(博友博客)
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun Apr 19 08:57:13 2015
@author: shifeng
"""
print(__doc__)
import numpy as np
from scipy import interp
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import svm, datasets
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
from sklearn.cross_validation import StratifiedKFold
###############################################################################
# Data IO and generation,导入iris数据，做数据准备
# import some data to play with
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
X, y = X[y != 2], y[y != 2]#去掉了label为2，label只能二分，才可以。
n_samples, n_features = X.shape
# Add noisy features
random_state = np.random.RandomState(0)
X = np.c_[X, random_state.randn(n_samples, 200 * n_features)]
###############################################################################
# Classification and ROC analysis
#分类，做ROC分析
# Run classifier with cross-validation and plot ROC curves
#使用6折交叉验证，并且画ROC曲线
cv = StratifiedKFold(y, n_folds=6)
classifier = svm.SVC(kernel='linear', probability=True,
random_state=random_state)#注意这里，probability=True,需要，不然预测的时候会出现异常。另外rbf核效果更好些。
mean_tpr = 0.0
mean_fpr = np.linspace(0, 1, 100)
all_tpr = []
for i, (train, test) in enumerate(cv):
#通过训练数据，使用svm线性核建立模型，并对测试集进行测试，求出预测得分
probas_ = classifier.fit(X[train], y[train]).predict_proba(X[test])
# print set(y[train]) #set([0,1]) 即label有两个类别
# print len(X[train]),len(X[test]) #训练集有84个，测试集有16个
# print "++",probas_ #predict_proba()函数输出的是测试集在lael各类别上的置信度，
# #在哪个类别上的置信度高，则分为哪类
# Compute ROC curve and area the curve
#通过roc_curve()函数，求出fpr和tpr，以及阈值
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y[test], probas_[:, 1])
mean_tpr += interp(mean_fpr, fpr, tpr) #对mean_tpr在mean_fpr处进行插值，通过scipy包调用interp()函数
mean_tpr[0] = 0.0 #初始处为0
roc_auc = auc(fpr, tpr)
#画图，只需要plt.plot(fpr,tpr),变量roc_auc只是记录auc的值，通过auc()函数能计算出来
plt.plot(fpr, tpr, lw=1, label='ROC fold %d (area = %0.2f)' % (i, roc_auc))
#画对角线
plt.plot([0, 1], [0, 1], '--', color=(0.6, 0.6, 0.6), label='Luck')
mean_tpr /= len(cv) #在mean_fpr100个点，每个点处插值插值多次取平均
mean_tpr[-1] = 1.0 #坐标最后一个点为（1,1）
mean_auc = auc(mean_fpr, mean_tpr) #计算平均AUC值
#画平均ROC曲线
#print mean_fpr,len(mean_fpr)
#print mean_tpr
plt.plot(mean_fpr, mean_tpr, 'k--',
label='Mean ROC (area = %0.2f)' % mean_auc, lw=2)
plt.xlim([-0.05, 1.05])
plt.ylim([-0.05, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic example')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()