Model.roc_curve¶

In [ ]:

Model.roc_curve(pos_label: (int, float, str) = None,
                ax=None,
                nbins: int = 30,
                **style_kwds,)

Draws the model ROC curve.

Parameters¶

Name	Type	Optional	Description
pos_label	int / float / str	✓	To draw the ROC curve, one of the response column class has to be the positive one. The parameter 'pos_label' represents this class.
ax	Matplotlib axes object	✓	The axes to plot on.
nbins	int	✓	Curve number of bins.
**style_kwds	any	✓	Any optional parameter to pass to the Matplotlib functions.

Returns¶

tablesample : An object containing the result. For more information, see utilities.tablesample.

Example¶

In [19]:

# Multiclass Classification
from verticapy.learn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier(name = "public.RF_iris",
                               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.iris", ["PetalLengthCm", "PetalWidthCm"], "Species")
# Roc Curve
model.roc_curve(pos_label = "Iris-virginica")

Out[19]:

	threshold	false_positive	true_positive
1	0.0	1.0	1.0
2	0.0333333333333333	0.18	1.0
3	0.0666666666666667	0.07	1.0
4	0.1	0.06	1.0
5	0.133333333333333	0.05	1.0
6	0.166666666666667	0.05	1.0
7	0.2	0.05	1.0
8	0.233333333333333	0.05	1.0
9	0.266666666666667	0.05	1.0
10	0.3	0.05	1.0
11	0.333333333333333	0.03	0.98
12	0.366666666666667	0.03	0.92
13	0.4	0.02	0.92
14	0.433333333333333	0.02	0.9
15	0.466666666666667	0.02	0.9
16	0.5	0.02	0.9
17	0.533333333333333	0.02	0.9
18	0.566666666666667	0.02	0.9
19	0.6	0.02	0.9
20	0.633333333333333	0.01	0.86
21	0.666666666666667	0.0	0.86
22	0.7	0.0	0.86
23	0.733333333333333	0.0	0.86
24	0.766666666666667	0.0	0.86
25	0.8	0.0	0.86
26	0.833333333333333	0.0	0.86
27	0.866666666666667	0.0	0.86
28	0.9	0.0	0.86
29	0.933333333333333	0.0	0.82
30	0.966666666666667	0.0	0.6
31	1.0	0.0	0.0

Rows: 1-31 | Columns: 3