“The Separation Plot” in Python

Pythonで作成したプログラムに「The Separation Plot」を実装するコードを作成した。

ついでに「Brier Scores」と「Expected PCP（ePCP）」も導入できるようにした。

$$B = \frac{1}{N}\sum_{}^{}{(p - X)^2}$$

$$ePCP = \frac{1}{N}(\sum_{y_i=1}^{}{p_i} + \sum_{y_i=1}^{}{(1 - p_i)})$$

緑線（長方形）　…　ラベルが1となるデータを表示

白線（長方形）　…　ラベルが0となるデータを表示

黒曲線　…　各データの予測確率を表示

赤線　…　Expected Number of Events（ENoE）を表示。右からENoE番目の長方形のすぐ左にくる。

詳しくは元論文のJournal Clubを参照のこと。

actual_outcome : 実際のラベルyを格納したlist型変数（1次元）。

fitted_value : 予測確率pを格納したlist型変数（1次元）。

以上の引数を与えてください。コードの利用にはnumpy, pandasが必要です。