返回值为jaccard相似系数得分,float或float的数组 1.4. roc_auc_score() 计算auc,即ROC曲线下面积 语法 sklearn.metrics.roc_auc_score(y_true, y_score, *, average='macro', sample_weight=None, max_fpr=None, multi_class='raise', labels=None) y_true:y的真实标签 y_score:估计器计算出的每个样本...
thresholds:数组,对预测值排序后的score列表,作为阈值,排序从大到小 举例 >>>importnumpy as np>>>fromsklearnimportmetrics>>> y = 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 ar...
每次选取一个不同的threshold,我们就可以得到一组FPR和TPR,即ROC曲线上的一点。当我们将threshold设置为1和0时,分别可以得到ROC曲线上的(0,0)和(1,1)两个点。将这些(FPR,TPR)对连接起来,就得到了ROC曲线。当threshold取值越多,ROC曲线越平滑。其实,我们并不一定要得到每个测试样本是正样本的概率值,只要得到这...
调用roc_curve函数,传入准备好的数据: python fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_scores) 处理roc_curve函数的返回值: roc_curve函数返回三个数组:fpr(假正类率)、tpr(真正类率)和thresholds(用于计算fpr和tpr的阈值)。你可以使用这些返回值来计算AUC值或绘制ROC曲线。例如...
ROC曲线就由这两个值绘制而成。接下来进入sklearn.metrics.roc_curve实战,找遍了网络也没找到像我一样解释这么清楚的。 import numpy as np from sklearn import metrics y = np.array([1, 1, 2, 2]) scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8]) ...
Each point on a ROC curve corresponds to a pair of TPR and FPR values for a specific threshold value. You can find different pairs of TPR and FPR values by varying the threshold value, and then create a ROC curve using the pairs. ...
取得ROC 曲線下的區域。 C# 複製 public double AreaUnderRocCurve { get; } 屬性值 Double 備註 ROC 曲線下的區域等於分類器將隨機播放的正實例排名高於隨機播放的負數 (假設 'positive' 排名高於 'negative' ) 。 ROC 曲線下的區域範圍介於 0 到 1 之間,值越接近 1,表示較佳的模型。 ROC 曲...
RocCurveDisplay是scikit-learn库中的一个类,用于可视化 ROC 曲线(Receiver Operating Characteristic curve)。如果你无法从sklearn.metrics导入RocCurveDisplay,可能是以下几个原因: 原因分析 版本问题:RocCurveDisplay可能在你安装的scikit-learn版本中不可用。这个类是在较新的版本中引入的。
roc_auc_score : Compute the area under the ROC curve average_precision_score : Compute average precision from prediction scores precision_recall_curve : Compute precision-recall pairs for different probability thresholds """ check_consistent_length(x, y) x = column_or_1d(x) ...
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“...