输入实际标签、预测的概率值、预测标签，计算最佳阈值，输出ROC曲线，输出默认阈值下的混淆矩阵和最佳阈值下的混淆矩阵

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使用约登指数计算最佳阈值

result_evaluation()函数实现约登指数计算并集成到ROC图中，给出默认阈值及最佳阈值下的混淆矩阵

结果展示

使用约登指数计算最佳阈值

#最佳阈值点（使用约登指数）
def Find_Optimal_Cutoff(TPR, FPR, threshold):
    y = TPR - FPR
    Youden_index = np.argmax(y)  # Only the first occurrence is returned.
    optimal_threshold = threshold[Youden_index]
    point = [FPR[Youden_index], TPR[Youden_index]]
    return optimal_threshold, point

result_evaluation()函数实现约登指数计算并集成到ROC图中，给出默认阈值及最佳阈值下的混淆矩阵

#输出混淆矩阵、精确率、召回率、F1、均方误差和确定系数并画roc曲线函数
def result_evaluation(y,prob,pred):
    """
    输入实际标签、预测的概率值、预测标签，计算最佳阈值，输出ROC曲线，输出默认阈值下的混淆矩阵和最佳阈值下的混淆矩阵

    Parameters:
     y - 实际标签（测试集的y）
     prob - 模型预测的概率值(estimtor.predict_proba()的返回值)
     pred - 模型预测值（estimtor.predict()的返回值）
     注：参数数据类型为array

    Returns:
     无

    Raises:
     KeyError - raises an exception
    """
#     if(type(prob)!='array'):
#         prob = np.array(prob)
#     #print(prob)
    fpr,tpr,threshold = roc_curve(y,prob[:,1]) ###计算真正率和假正率
    roc_auc = auc(fpr,tpr) ###计算auc的值
    optimal_th, optimal_point = Find_Optimal_Cutoff(TPR=tpr, FPR=fpr, threshold=threshold)
    plt.figure()
    lw = 2
    plt.figure(figsize=(10,10))
    plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange',
             lw=lw, label='ROC curve (area = %0.3f)' % roc_auc) ###假正率为横坐标，真正率为纵坐标做曲线
    plt.plot(optimal_point[0], optimal_point[1], marker='o', color='r')
    plt.text(optimal_point[0], optimal_point[1], f'Threshold:{optimal_th:.2f}')
    plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=lw, linestyle='--')
    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')
    plt.legend(loc="lower right")
    #TN|FP
    #FN|TP
    #混淆矩阵
    pred2 = (prob[:,1] >=optimal_th ).astype(bool)  
    print('最佳阈值下混淆矩阵：')
    print(confusion_matrix(y,pred2))
    accuracy = accuracy_score(y, pred2)
    print("准确率：",accuracy)
    pre = metrics.precision_score(y, pred2)
    print("精确率：",pre)
    print("召回率：",metrics.recall_score(y, pred2))
    print("F1",metrics.f1_score(y, pred2))
    print("均方误差",mean_squared_error(y, pred2))
    print("确定系数",r2_score(y, pred2))
    print("*****************************************")
    print("*****************************************")
    print('非最佳阈值下混淆矩阵：')
    print(confusion_matrix(y,pred))
    accuracy = accuracy_score(y, pred)
    print("准确率：",accuracy)
    pre = metrics.precision_score(y, pred)
    print("精确率：",pre)
    print("召回率：",metrics.recall_score(y, pred))
    print("F1",metrics.f1_score(y, pred))
    print("均方误差",mean_squared_error(y, pred))
    print("确定系数",r2_score(y, pred))

    plt.show()

结果展示

最佳阈值下混淆矩阵：
[[3497  161]
 [ 189 3469]]
准确率： 0.952159650082012
精确率： 0.9556473829201102
召回率： 0.948332422088573
F1 0.9519758507135017
均方误差 0.047840349917987975
确定系数 0.8086386003280481
*****************************************
*****************************************
非最佳阈值下混淆矩阵：
[[3558  100]
 [ 270 3388]]
准确率： 0.9494259158009841
精确率： 0.9713302752293578
召回率： 0.9261891744122471
F1 0.9482227819759306
均方误差 0.05057408419901586
确定系数 0.7977036632039366

<Figure size 432x288 with 0 Axes>