擅长:python、mysql、java
<p>根据<a href="https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.RidgeClassifier.html#sklearn.linear_model.RidgeClassifier" rel="nofollow noreferrer">documentation</a>,一个<code>Ridge.Classifier</code>没有<code>predict_proba</code>属性。这一定是因为对象在拟合过程中自动拾取阈值</p>
<p>鉴于这些文档,我认为没有办法为这个模型绘制ROC曲线。幸运的是,您可以使用<code>sklearn.linear_model.LogisticRegression</code>并设置<code>penalty='l2'</code>。通过这样做,您正在设置一个<code>RidgeClassifier</code>所考虑的相同优化问题</p>
<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>from sklearn.linear_model import LogisticRegression
classifier = LogisticRegression(penalty='l2')
classifier.fit(X, y)
predY = classifier.predict_proba(X_test)
</code></pre>
<p>现在您可以将<code>predY</code>传递给<code>sklearn.metrics.roc_curve</code></p>