利用roc_curve函数计算ROC曲线的真正率(True Positive Rate)和假正率(False Positive Rate)。 fpr,tpr,thresholds=roc_curve(y_true,y_score) 1. 7. 绘制ROC曲线 最后,我们可以使用matplotlib库来绘制ROC曲线。 plt.plot(fpr,tpr)plt.xlabel('False Positive
理解roc_curve函数的参数是关键。该函数的主要参数包括y_true(真实标签)、y_score(预测概率)和pos_label(正类标签)。 下面是一个使用roc_curve的代码示例: fromsklearn.metricsimportroc_curve# 真实标签和预测概率值y_true=[0,0,1,1]y_score=[0.1,0.4,0.35,0.8]# 计算ROC曲线fpr,tpr,thresholds=roc_curve...
sklearn.metrics.roc_auc_score (y_true, y_score, average=’macro’, sample_weight=None, max_fpr=None) AUC面积的分数使用以上类来进行计算,输入的参数也比较简单,就是真实标签,和与roc_curve中一致的置信度分数或者概率值。 from sklearn.metrics import roc_auc_score as AUC from sklearn.metrics impo...
同理,和准确率-召回率一样,我们可以利用一个数字来总结ROC曲线,即曲线下的面积(通常称为AUC(area under the curve),这里的曲线指的就是ROC曲线),可以利用roc_auc_score来计算ROC曲线下的面积: from sklearn.metrics import roc_auc_score rf_auc = roc_auc_score(y_test, rf.predict_proba(x_test)[:, ...
python闭包 一、一切皆对象 在其他语言中(C#),函数只是一段可以执行的代码,并不是对象.但是在python中一切皆对象,我可以将数字,字符串赋值给a,也可以将一个函数赋值给一个变量。也可以将函数当成另外一个函数的参数传递到另外的函数里。 def a():
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