从输出结果可以看到,第三列代表返回值thersholds记录的就是roc_curve所选取的阈值,其阈值就是将y_pre降序排列并依次选取,如果选取的阈值对fpr和tpr值无影响则忽略,输出结果中没有记录阈值为0.8时情况。 需要注意的是,输出结果第一行therholds=1.9,这个值很奇怪,乍一看不知道为什么会出现这个值。这里我们阅读sklearn...
sklearn.metrics.roc_curve函数提供了很好的解决方案。 首先看一下这个函数的用法: fpr, tpr, thresholds= sklearn.metrics.roc_curve(y_true,y_score,pos_label=None,sample_weight=None, drop_intermediate=True) 参数解析(来源sklearn官网): y_true: array, shape = [n_samples] True binary labels in ra...
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...
sklearn.metrics.roc_curve函数返回三个值:fpr(False Positive Rate)、tpr(True Positive Rate)和thresholds(阈值)。其中,fpr和tpr分别是对应ROC曲线上的横坐标和纵坐标值,thresholds表示在哪些阈值下计算了fpr和tpr值。 应用示例 下面通过一个实际的应用示例,展示如何使用ROC函数来评估分类模型的性能。 fromsklearn.d...
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,计算AUC值: ...
(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...
sklearn.metrics.roc_curve()函数是用于计算二分类问题中的接收者操作特征曲线（ROC 曲线）以及对应的...
fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.metricsimportprecision_recall_curve# P-R曲线计算函数model=LogisticRegression().fit(X_train,y_train)# 创建LR模型,拟合训练数据y_score=model.decision_function(X_test)# 计算样本点到分割面的函数距离# PR曲线计算函数(返回值为精确率、召回率、阈值...
1 roc_curve函数详解 首先看下roc_curve函数的调用语句: 代码语言:javascript 复制 roc_curve(y_true,y_score,*,pos_label=None,sample_weight=None,drop_intermediate=True) 入参详解: y_true:样本真实标签,是一个和样本数量一致的一维向量,一般是二元的。如果标签不是{-1,1}或{0,1},则可以显式指定...
利用Python的sklearn库中的roc_curve函数，可以方便地实现ROC曲线绘制。函数参数包括真实标签、预测得分、正类标签、样本权重和阈值去除选项。返回值包括阈值、FPR、TPR，通过绘制这些点可以生成ROC曲线，并使用auc函数计算AUC值。实例代码展示了如何使用sklearn库实现ROC曲线的绘制和AUC计算。通过引入numpy、sk...