>>> fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y, scores, pos_label=2) 函数roc_curve()输入三个参数: y:测试样本对的label scores:测试样本对的相似度的值 pos_label:默认情况下如果label={0,1}或者label={-1,1}两种情况,参数pos_label可以省略,使用默认值。如果像本例中的情况一样label={1,2},...
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 import roc_curve FPR, recall, thresholds = roc_curve(y,clf_proba.decision_function(X), pos_label=1) print(...
fromsklearn.metricsimportroc_curve #roc_curve输出为tpr、fpr假正和真正概率,且第二个参数一定要是概率估计或者置信度 fpr,tpr,thresholds = roc_curve(test[:,3],tree.predict_proba(test[:,:3])[:,1],pos_label=1) #pos_labels设置的为感兴趣方的标签 #predict_probs前面输出的是0的概率,后面输出的...
aucfromsklearn.metricsimportprecision_recall_curve,average_precision_scoreimportmatplotlib.pyplotaspltdefdraw_roc(labels,preds):'''labels: listpreds: list'''fpr,tpr,thersholds=roc_curve(labels,preds,pos_label=1)# pos_
(3)roc_curve() fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_test_predprob, pos_label=1) 1 该函数的传入参数为目标特征的真实值y_test和模型的预测值y_test_predprob。需要为pos_label赋值,指明正样本的值。 该函数的返回值 fpr、tpr和thresholds 均为ndarray, 为对应每一个不同的阈值下计算出的不...
defmodel_metrics(model,x,y):""" 评估 """yhat=model.predict(x)yprob=model.predict_proba(x)[:,1]fpr,tpr,_=roc_curve(y,yprob,pos_label=1)metrics={'AUC':auc(fpr,tpr),'KS':max(tpr-fpr),'f1':f1_score(y,yhat),'P':precision_score(y,yhat),'R':recall_score(y,yhat)}roc_auc...
importnumpy as npfromsklearn.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)print(fpr)print(tpr)print(thresholds)fromsklearn.metricsimportaucprint(auc(fpr, tpr)) ...
fpr,tpr,thresholds=metrics.roc_curve(y,pred,pos_label=1)roc_display=RocCurveDisplay(fpr=fpr,tpr=tpr,roc_auc=roc_auc,estimator_name='example estimator').plot(color="darkorange")roc_display.roc_auc# 0.8366666666666667 自定义图元素 importmatplotlib.pyplotasplt ...
为了计算 ROC 曲线上的点,我们可以使用不同的分类阈值多次评估逻辑回归模型,但这样做效率非常低。幸运的是,有一种基于排序的高效算法可以为我们提供此类信息,这种算法称为曲线下面积(Area Under Curve)。 比较有意思的是,如果我们连接对角线,它的面积正好是0.5。对角线的实际含义是:随机判断响应与不响应,正负样本覆...
4、f1_score(Y,modelLR.predict(X),pos_label=1):针对1类计算F1得分。 5、modelLR.predict_proba(X)中存储模型预测为0类和1类的概率,这里关心预测为1类的概率。 6、roc_curve:计算预测为1类的概率从大到小过程中的TPR和FPR。auc(fpr,tpr) 计算ROC曲线下的面积。 7、precision_recall_curve:计算预测为...