sklearn.metrics.roc_curve(y_true,y_score,*,pos_label=None,sample_weight=None,drop_intermediate=True) 常见参数解释: y_true: 真实的二分类标签。如果标签不是{-1,1}或{0,1},则应显式给出pos_label。 y_score: 预测分数,可以是正类的概率估计、置信度值或决策的非阈值度量(如在某些分类器上由“d...
sklearn.metrics.roc_curve(y_true, y_score, pos_label=None, sample_weight=None, drop_intermediate=True) Parameters : y_true : 数组,shape = [样本数] 在范围{0,1}或{-1,1}中真正的二进制标签。如果标签不是二进制的,则应该显式地给出pos_label y_score : 数组, shape = [样本数] 目标得分...
sklearn.metrics.roc_curve(y_true, y_score, *, pos_label=None, sample_weight=None, drop_intermediate=True) y_true:真实类别,如果不是{-1,1}或{0,1},那么pos_label参数需要明确给出 pos_label:正类的标签,若为None,而二分类为{-1,1}或{0,1},则正类被设置为1 sample_weight:样本权重 drop_...
sklearn.metrics.roc_curve(y_true,y_score,pos_label=None,sample_weight=None,drop_intermediate=True)# 返回FRP、TPR和阈值Thresholds; 4.Auc ROC曲线下的面积,即模型准确率的度量,AUC(Area Under ROC Curve)。 sklearn.metrics.auc(x,y,reorder=False) 5.roc_auc_score 直接根据二值真实值、预测值(可以...
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,维度也是样本数,形如[0.38,0.5,0.8]...
sklearn.metrics.roc_curve(y_true,y_score,pos_label=None,sample_weight=None,drop_intermediate=True) 该函数返回这三个变量:fpr,tpr,和阈值thresholds; 这里理解thresholds: 分类器的一个重要功能“概率输出”,即表示分类器认为某个样本具有多大的概率属于正样本(或负样本)。
importnumpyasnpfromsklearnimportmetricsy=np.array([1,1,2,2])scores=np.array([0.1,0.4,0.35,0.8])fpr,tpr,thresholds=metrics.roc_curve(y,scores,pos_label=2)fpr>>>array([0.,0.5,0.5,1.])tpr>>>array([0.5,0.5,1.,1.])thresholds>>>array([0.8,0.4,0.35,0.1])# check auc scorefromsk...
计算roc曲线,roc曲线有三个属性:fpr, tpr,和阈值,因此该函数返回这三个变量,l例如 importnumpy as np fromsklearn.metricsimportroc_curve y = np.array([1,1,2,2]) pred = np.array([0.1,0.4,0.35,0.8]) fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y, pred, pos_label=2) ...
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)曲线的数据点。其基本用法如下:python from sklearn.metrics import roc_curve fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_scores, pos_label=None, sample_weight=None...
sklearn.metrics.roc_curve(y_true,y_score, pos_label=None, sample_weight=None, drop_intermediate=True) 该函数返回这三个变量:fpr,tpr,和阈值thresholds; 这里理解thresholds: 分类器的一个重要功能“概率输出”,即表示分类器认为某个样本具有多大的概率属于正样本(或负样本)。