ROC 曲线显示。 例子: >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> from sklearn.datasets import make_classification >>> from sklearn.metrics import RocCurveDisplay >>> from sklearn.model_selection import train_test_split >>> from sklearn.svm import SVC >>> X, y = make_classification(random_...
roc_curve函数。 步骤拆解 确认已安装scikit-learn库: 在使用scikit-learn库中的任何功能之前,确保你已经安装了它。你可以通过运行以下命令来安装scikit-learn:bash pip install scikit-learn 在Python脚本或Jupyter Notebook中,写下from sklearn.metrics import roc_curve语句: 在你的Python脚本或Jupyter Notebook中...
对于sklearn函数的错误消息“'RocCurveDisplay‘没有属性'from_predictions’”,这个错误消息表明在使用RocCurveDisplay函数时发生了问题。具体来说,该函数没有名为'from_predictions'的属性。 要解决这个问题,可以采取以下步骤: 确认sklearn的版本:首先,确保你正在使用最新版本的sklearn库。可以通过...
from sklearn.metrics import roc_auc_score auc_score = roc_auc_score(y_test,y_pred) 说明: y_pred即可以是类别,也可以是概率。 roc_auc_score直接根据真实值和预测值计算auc值,省略计算roc的过程。 1# -*- coding: utf-8 -*-2"""3# 作者:wanglei52054# 邮箱:wanglei5205@126.com5# 博客:http...
sklearn并非使用了课上以及书上讲的ID3算法，而是选择了CART，该算法生成二叉树；scikit-learn使用了一...
from sklearn.metrics import recall_score recall_score(label, prediction) F1 ScoreThe f1 score is the harmonic mean(调和平均) of recall and precision, with a higher score as a better model.F 1=\frac{2}{\frac{1}{\text { precision }}+\frac{1}{\text { recall }}}=\frac{2 * \text...
from sklearn.base import BaseEstimator from sklearn.metrics import RocCurveDisplay def fit_anomaly_detector( @@ -13,7 +14,8 @@ def fit_anomaly_detector( include_anomalies: bool = False, method: Literal["iforest", "lof", "svm"] = "lof", seed: int = 42, ) -> tuple["BaseEstimator...
ROC 曲线显示。 例子: >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> from sklearn.datasets import make_classification >>> from sklearn.metrics import RocCurveDisplay >>> from sklearn.model_selection import train_test_split >>> from sklearn.svm import SVC >>> X, y = make_classification(random_...
sklearn.feature_selectionimportVarianceThreshold, SelectFromModel#第一个是特征选择中的方差阈值法(设定一个阈值,小于这个阈值就丢弃),第二个是嵌入式特征选择的一种#from sklearn.preprocessing import MinMaxScalerfromsklearn.ensembleimportExtraTreesClassifier#极端随机树,是随机深林的一种frommatplotlibimportstyle, ...
display:sklearn.metrics.DetCurveDisplay 存储计算值的对象。 例子: >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> from sklearn.datasets import make_classification >>> from sklearn.metrics import RocCurveDisplay >>> from sklearn.model_selection import train_test_split >>> from sklearn.svm import SVC...