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(...
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},不是标准型,则pos_label必须等于2 一般会认为较小值为负样本label,较大值为正...
首先我们需要了解sklearn.metrics中的roc_curve方法(metrics是度量、指标,curve是曲线)roc_curve(y_true, y_score, pos_label=None, sample_weight=None, drop_intermediate=None) 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_s...
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...
>>> fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y, scores, pos_label=2) >>> fpr array([ 0. , 0.5, 0.5, 1. ]) >>> tpr array([ 0.5, 0.5, 1. , 1. ]) >>> thresholds array([ 0.8 , 0.4 , 0.35, 0.1 ]) 该示例有4个样本,参数说明如下: y:样本的真值 pos_label=2:表明取值为...
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 range {0, 1} or {-1, 1}. If labels are not binary, pos_label should be explicitly given. ...
fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y, pred, pos_label=1) print(metrics.auc(fpr, tpr)) # 输出 0.7083333333333334 这也正好验证了我们的算法的三种AUC计算的方式大家可以参考。 11. AUC的性质 11.1 性质一:概率分布 假设我们有一个分类器,输入预测样本,输出为样本预测为正样本的概率,所有的样本组成...
roc_curve模块 metrics.roc_curve(y_true,y_score,pos_label=None,sample_weight=None,drop_intermediate=True) 参数: y_true: 真正的二元类标签,如果不是二元分类,需要使用pos_label显式的指明。 y_score: 预测得分 pos_label: 多分类的时候,指定将哪一个看成正样本,默认是None。
接口函数sklearn.metrics.roc_curve(y_true,y_score,pos_label=None,sample_weight=None,drop_intermediate=True) 参数说明 y_true:数组,存储数据的标签,维度就是样本数,形如[0,1,1,0,1...]这样的,也可以是-1和1,只要有两个值 y_score:数组,存储数据的预测概率值,维度也是样本数,形如[0.38,0.5,0.8]...
inputs[1]) # 更新曲线 y_pred, y, class_num, pos_label = self._precision_recall_curve_...