Python | 校准曲线绘制calibration curve

本文介绍了如何使用Python绘制校准曲线，一种在临床统计学中用于评估医学诊断试验准确性和可靠性的工具。校准曲线在回归问题中展示模型预测值与实际观测值之间的关系。

首先，需要安装Python库numpy、matplotlib、sklearn.calibration、sklearn.linear_model、sklearn.datasets、sklearn.model_selection。如果遇到matplotlib库后端问题，建议卸载后重新安装。

其次，使用make_classification函数生成模拟的二分类数据，并通过train_test_split函数划分训练集和测试集。

接下来，构建逻辑回归模型用于示例，尽管校准曲线也适用于线性回归。模型训练完成后，使用预测概率值绘制校准曲线。

在校准曲线中，对角线虚线表示预测值等于实际值的理想情况。校准曲线越接近这条对角线，预测模型效果越佳；反之，则预测模型效果较差。文章的结尾提供了绘图代码，并鼓励读者分享此内容。

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