Fernando, miembro de este gran equipo, nos ha hecho el favor de redactar esta sección ya que conoce perfectamente el tema.
Solución:
Como las personas mencionaron en los comentarios, debe convertir su problema en binario usando OneVsAll
acercarse, por lo que tendrá n_class
número de curvas ROC.
Un ejemplo sencillo:
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
from sklearn import datasets
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.preprocessing import label_binarize
from sklearn.cross_validation import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt
iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
y = label_binarize(y, classes=[0,1,2])
n_classes = 3
# shuffle and split training and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test =
train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=0)
# classifier
clf = OneVsRestClassifier(LinearSVC(random_state=0))
y_score = clf.fit(X_train, y_train).decision_function(X_test)
# Compute ROC curve and ROC area for each class
fpr = dict()
tpr = dict()
roc_auc = dict()
for i in range(n_classes):
fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_score[:, i])
roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])
# Plot of a ROC curve for a specific class
for i in range(n_classes):
plt.figure()
plt.plot(fpr[i], tpr[i], label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc[i])
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 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()
Esto funciona para mí y es bueno si los quieres en la misma parcela. Es similar a la respuesta de @omdv pero quizás un poco más breve.
def plot_multiclass_roc(clf, X_test, y_test, n_classes, figsize=(17, 6)):
y_score = clf.decision_function(X_test)
# structures
fpr = dict()
tpr = dict()
roc_auc = dict()
# calculate dummies once
y_test_dummies = pd.get_dummies(y_test, drop_first=False).values
for i in range(n_classes):
fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test_dummies[:, i], y_score[:, i])
roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])
# roc for each class
fig, ax = plt.subplots(figsize=figsize)
ax.plot([0, 1], [0, 1], 'k--')
ax.set_xlim([0.0, 1.0])
ax.set_ylim([0.0, 1.05])
ax.set_xlabel('False Positive Rate')
ax.set_ylabel('True Positive Rate')
ax.set_title('Receiver operating characteristic example')
for i in range(n_classes):
ax.plot(fpr[i], tpr[i], label='ROC curve (area = %0.2f) for label %i' % (roc_auc[i], i))
ax.legend(loc="best")
ax.grid(alpha=.4)
sns.despine()
plt.show()
plot_multiclass_roc(full_pipeline, X_test, y_test, n_classes=16, figsize=(16, 10))
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