Python false positive rateの値を表示させたい

Question

前提・実現したいこと

以下のコードでROC曲線とAUCの値を表示させることまではできるのですが、
true positive rate = 1.0の時のfalse positive rateはどうやって表示させたら良いか教えていただけないでしょうか（図上にプロットさせられなくても、単純に値が知れれば十分です）。

ROC曲線とAUCの値の表示方法は色々なサイトに記載があったのですが、上記については調べても出てこなかったため、教えていただけると大変助かります。

不足している情報がありましたらお手数ですがお知らせください。
どうぞよろしくお願いいたします。

該当のソースコード

from sklearn.metrics import roc_curve
import matplotlib.pyplot as plt

# FPR, TPR(, しきい値) を算出
fpr, tpr, _ = metrics.roc_curve(y_true, y_pred)

# AUC
auc = metrics.auc(fpr, tpr)
    
# ROC曲線をプロット
plt.plot(fpr, tpr, label='(AUC = %.2f)'%auc)
plt.legend()
plt.title(str(number)+'ROC curve')
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.grid(True)
plt.show()

Answer 1

tprに対してargmaxして、対応するfprを抜くと良いのでは。

https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.argmax.html

Comments

[SuzuAya]

>hayataka2049様
早速のご回答誠にありがとうございます。
np.argmax(tpr, axis=0)としたところ、戻り値が1024でしたので、
print(fpr[1024])としてみたところ、目視で確認できるfprの値とだいぶ異なっておりました。
おそらく私の理解が誤っているのだと思うのですが、どこを修正したら目的の値を確認できるでしょうか。

[hayataka2049]

想定していた処理はそれです。print(fpr[np.argmax(tpr)])とかで良いかと思います。
tprが上がっていって最初に1.0に達したところ（のはず）で取っていると思いますが、認識している位置とずれていたりしませんか？

[SuzuAya]

>hayataka2049様
再度試してみましたが、やはり値が異なっている気がします。。
単純に自分の目視が誤っているだけかもしれませんので、もう少しじっくり検証してみたいと思います。
貴重なアドバイスをいただけて大変参考になりました！！本当にありがとうございました。