代码示例 importnumpyasnpfromsklearn.metricsimportroc_curve y_test=np.array([1,1,0,1,1])y_score=np.array([0.1,0.3,0.35,0.6,0.8])fpr,tpr,thresholds=roc_curve(y_test,y_score)(fpr,tpr,thresholds)# (array([0., 0., 0., 1., 1.]),# array([0. , 0.25, 0.5 , 0.5 , 1. ]),...
官方网址:http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.metrics 首先认识单词:metrics: ['mɛtrɪks] : 度量‘指标 [kɝv] : 曲线 这个方法主要用来计算ROC曲线面积的; sklearn.metrics.roc_curve(y_true, y_score, pos_label=None, sample_weight=None, drop_intermediate=Tru...
下面主要是对官方接口做一下翻译。 接口函数sklearn.metrics.roc_curve(y_true,y_score,pos_label=None,sample_weight=None,drop_intermediate=True) 参数说明 y_true:数组,存储数据的标签,维度就是样本数,形如[0,1,1,0,1...]这样的,也可以是-1和1,只要有两个值 y_score:数组,存储数据的预测概率值,维...
python from sklearn.metrics import roc_curve 运行该导入语句,确保没有错误: 在导入roc_curve后,你的代码应该能够正常运行,没有导入错误。如何使用roc_curve函数 如果你想要了解如何使用roc_curve函数,以下是更详细的步骤: 了解roc_curve函数的基本用法和参数: roc_curve函数用于计算接收者操作特征(ROC)曲线的...
plt.title('ROC Curve') plt.show() 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 登录后即可复制 打印结果为: AUC Score:0.875 1 登录后即可复制 ROC曲线为: Scikit-learn的metrics模块使用案例 下面是一个使用Scikit-learn的metrics模块演示一个评估二分类模型性能的例子,我们的例子使用了威斯康星州乳腺癌数据...
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参数 num_thresholds(可选)默认为 200。离散化 roc 曲线时使用的阈值数。值必须 > 1。 curve(可选)指定要计算的曲线的名称,'ROC' [默认]或 'PR' 用于 Precision-Recall-curve。 summation_method(可选)指定黎曼求和法用过的。 'interpolation'(默认)应用mid-point求和方案ROC.对于PR-AUC,插入(真/假)阳性,...
fpr,tpr,thresholds=roc_curve(y_true,probs)accuracy_scores=[]forthreshinthresholds:accuracy_scores.append(accuracy_score(y_true,[1ifm>threshelse0forminprobs]))accuracies=np.array(accuracy_scores)max_accuracy=accuracies.max()max_accuracy_threshold=thresholds[accuracies.argmax()]...
ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC(Area Under the Curve)值常被用来评价一个二值分类器(binary classifier) 的优劣。 ROC曲线是以假阳性率FPR为横轴,以真阳性率TPR为纵轴的一个曲线图像。图像中的每一点是一个分类阈值,根据一些连续的分类阈值可以得到ROC的图像,如下图:有20个样本,其中真实正例有...