ROC Curve

In [105]:
from verticapy.learn.ensemble import RandomForestClassifier

# Binary Classification
model = RandomForestClassifier(name = "public.RF_titanic",
                               n_estimators = 20,
                               max_features = "auto",
                               max_leaf_nodes = 32, 
                               sample = 0.7,
                               max_depth = 3,
                               min_samples_leaf = 5,
                               min_info_gain = 0.0,
                               nbins = 32)
model.drop()
model.fit("public.titanic", ["age", "fare", "gender"], "survived")

# Roc Curve
model.roc_curve(color = "#0073E7")
Out[105]:
threshold
false_positive
true_positive
10.01.01.0
20.03333333333333331.01.0
30.06666666666666671.01.0
40.11.01.0
50.1333333333333331.01.0
60.1666666666666670.4727272727272730.877237851662404
70.20.2958677685950410.815856777493606
80.2333333333333330.2942148760330580.813299232736573
90.2666666666666670.204958677685950.759590792838875
100.30.1834710743801650.746803069053708
110.3333333333333330.1834710743801650.741687979539642
120.3666666666666670.1834710743801650.741687979539642
130.40.1752066115702480.734015345268542
140.4333333333333330.1702479338842980.731457800511509
150.4666666666666670.1685950413223140.723785166240409
160.50.1537190082644630.695652173913043
170.5333333333333330.1504132231404960.682864450127877
180.5666666666666670.1487603305785120.680306905370844
190.60.1421487603305790.675191815856777
200.6333333333333330.0561983471074380.50383631713555
210.6666666666666670.04462809917355370.462915601023018
220.70.01157024793388430.332480818414322
230.7333333333333330.006611570247933880.304347826086957
240.7666666666666670.004958677685950410.289002557544757
250.80.004958677685950410.286445012787724
260.8333333333333330.004958677685950410.286445012787724
270.8666666666666670.004958677685950410.286445012787724
280.90.003305785123966940.286445012787724
290.9333333333333330.003305785123966940.286445012787724
300.9666666666666670.00.010230179028133
311.00.00.0
Rows: 1-31 | Columns: 3