所以AUC反应的是分类器对样本的排序能力。 另外值得注意的是,AUC对样本类别是否均衡并不敏感,这也是不均衡样本通常用AUC评价分类器性能的一个原因。 下面从一个小例子解释AUC的含义:小明一家四口,小明5岁,姐姐10岁,爸爸35岁,妈妈33岁建立一个逻辑回归分类器,来预测小明家人为成年人概率,假设分类器已经对小明的家人...
若A和B的曲线发生了交叉,则谁的曲线下的面积大,谁的性能更优。ROC曲线下的面积定义为AUC(Area Uder ROC Curve),不同于P-R的是,这里的AUC是可估算的,即AOC曲线下每一个小矩形的面积之和。易知:AUC越大,证明排序的质量越好,AUC为1时,证明所有正例排在了负例的前面,AUC为0时,所有的负例排在了正例的前...
此课程catboost集成树算法有诸多优点,自动化处理缺失数据,自动化调参,无需变量卡方分箱。学员学完后不再为数据预处理,调参,变量分箱而烦恼。此教程建立模型性能优秀,性能ks:0.5869,AUC:0.87135,远超互联网上其它建模人员性能。 另外课程还包含消费者人群画像-信用智能评分模型竞赛的实战项目,这是回归模型运用,中国移动...
对于分类问题: [‘accuracy’, ‘balanced_accuracy’, ‘f1’, ‘f1_macro’, ‘f1_micro’, ‘f1_weighted’, ‘roc_auc’, ‘roc_auc_ovo_macro’, ‘average_precision’, ‘precision’, ‘precision_macro…
scikit-learn 框架提供了搜索参数组合的功能。 此功能在 GridSearchCV 类中提供，可用于发现配置模型以...
我正在使用LGBMClassifier进行网格搜索:fit_params={"early_stopping_rounds":30, "eval_metric" : 'auc', "eval_set" : [(X_test_,y_test_)], 'eval_names': ['valid'], 'verbo
['metric']='auc_mu'print(params)data=np.load(data)shape1=100shape2=20x_train=np.ones((shape1,shape2))y_train=np.ones((shape1))x_valid=np.ones((shape1,shape2))y_valid=np.ones((shape1))x_test=np.ones((shape1,shape2))y_test=np.ones((shape1))lgb_train=lgb.Dataset(x_train...
由于我是通过anaconda来安装的Jupyter Notebook，所以首先需要解决Anaconda2(Python2)和Anaconda3(Python3)...