ROC-AUC Receiver Operation Characteristics - Area Under Curve. 上面的图告诉我们横坐标是 FPR,纵坐标是TPR . 在计算上,以sklearn为例,是按照给定的pred(概率输出)来进行选取threshold,即 θ 进而计算的。 pred>θ 就是positive,反之就是negative. 假设1 是正例,那么此时就可以得到对应的 FPR,TPR y = np...
一般来说，PR-AUC被计算为不同的方法是因为average_precision_score()和auc()函数计算精度-召回曲线上...
from sklearn.model_selectionimportLeaveOneOutX=np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])y=np.array([1,2,3])loo=LeaveOneOut()loo.get_n_splits(X)fortrain_index,test_indexinloo.split(X):print("TRAIN:",train_index,"TEST:",test_index)X_train,X_test=X[train_index],X[test_index]y_trai...
ROC曲线越接近左上角,代表模型越好,即ACU接近1 fromsklearn.metricsimportroc_auc_score, aucimportmatplotlib.pyplotasplty_predict = model.predict(x_test)y_probs = model.predict_proba(x_test)#模型的预测得分fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y_test,y_probs)roc_auc = auc(fpr, tpr)#auc...
%matplotlib notebookimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportprecision_recall_curve,roc_auc_score,average_precision_score,auc 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 defdraw_pr(confidence_scores,data_labels):plt.figure()plt.title('PR Curve')plt.xlabel('Reca...
首先,我们来概述一下整个过程,以下是实现PR曲线和计算AUC的步骤: 详细步骤与代码实现 步骤1:导入库 首先我们需要导入一些必要的库,这些库将帮助我们进行数据处理、绘图以及计算PR曲线。 # 导入绘图和数据处理所需的库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportprecision_recall_curve,auc ...
代码中得到precision和recall使用的是sklearn.metrics.precision_recall_curve, 下面为从其对应的源码中抽取出来的关键代码: # 按预测概率(score)降序排列 desc_score_indices = np.argsort(y_score, kind="mergesort")[::-1] y_score = y_score[desc_score_indices] y_true = y_true[desc_score_indices]...
%matplotlib notebookimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportprecision_recall_curve,roc_auc_score,average_precision_score,auc defdraw_pr(confidence_scores,data_labels): plt.figure() plt.title('PR Curve') plt.xlabel('Recall') ...
Roc曲线、AUC PR曲线 混淆矩阵 confusion-matrix TP(True Positive): 真实为0,预测也为0 FN(False Negative): 真实为0,预测为1 FP(False Positive): 真实为1,预测为0 TN(True Negative): 真实为0,预测也为0 混淆矩阵的API fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix ...
%matplotlib notebookimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportprecision_recall_curve,roc_auc_score,average_precision_score,auc defdraw_pr(confidence_scores,data_labels):plt.figure()plt.title('PR Curve')plt.xlabel('Recall')plt.ylabel('Precision')plt.grid()# 精准率、召回率...