roc_curve参数roc_curve参数 ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)是一种用于评估分类模型性能的常用工具。在机器学习和统计学中,分类模型的性能通常通过精确度、召回率和F1值等指标来衡量。然而,这些指标只能提供模型在某个特定阈值下的性能表现,无法全面评估模型的整体表现。而ROC曲线则可以帮助我们更全面地...
roc_curve函数需要传入两个参数: 第一个参数就是分类的真值y_test; 第二个参数就是decision_function(X_test)函数计算出的所有测试样本的score值,即前面的decision_scores数组; 函数返回的三个数组分别是fprs、tprs以及thresholds,返回的这三个数组就是前面我们自己实现代码中的fprs、tprs以及thresholds。先来回顾一下...
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)[:, ...
ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）是用来评估分类模型性能的图表，特别是在二分类问题中。...
roc_curve参数 ROC曲线(Receiver Operating Characteristic curve)是一种用于评估二分类模型性能的常用工具。本文将介绍ROC曲线的概念、计算方法以及在机器学习领域中的应用。 一、概念 ROC曲线是一种以真正例率(True Positive Rate,TPR)为纵轴,假正例率(False Positive Rate,FPR)为横轴的曲线。在二分类模型中,真正例...
roc_curve函数中参数含义: y_true:简单来说就是label,范围在(0,1)或(-1,1)的二进制标签,若非二进制则需提供pos_label。 y_score:模型预测的类别概率值。 pos_label:label中被认定为正样本的标签。若label=[1,2,2,1]且pos_label=2,则2为positive,其他为negative。
roc_curve(y_true,scores,pos_label):对应的参数分别为y的真实标签,预测为正类的概率,pos_label 是指明哪个标签为正类,因为默认都是-1和1,1被当作正类,如果y对应的不是这个,就会报错,所以需要特别指明一下。 返回值为对应的fpr,tpr和thresholds
AUC (Area Under Curve)(https://en.wikipedia.org/wiki/Receiver_operating_characteristic#Area_under_the_curve) 被定义为ROC曲线下的面积,显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方,所以AUC的取值范围一般在0.5和1之间。使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说...
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pos_label。 y_score:模型预测分数,可以是阳性类的概率估计、置信度值或决策的非阈...