#コンパイラーが描画できるようにするための3行:
import sys
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, roc_auc_score, roc_curve
n = 10000
ratio = .95
n_0 = int((1-ratio) * n)
n_1 = int(ratio * n)
y = np.array([0] * n_0 + [1] * n_1)
# 以下は、常に最頻値を予測しない仮想モデルから得られた確率である。
y_proba_2 = np.array(
np.random.uniform(0, .7, n_0).tolist() +
np.random.uniform(.3, 1, n_1).tolist()
)
y_pred_2 = y_proba_2 > .5
def plot_roc_curve(true_y, y_prob):
"""
