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...
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...
sklearn.metrics.roc_curve(y_true, y_score, pos_label=None, sample_weight=None, drop_intermediate=True) Parameters : y_true : 数组,shape = [样本数] 在范围{0,1}或{-1,1}中真正的二进制标签。如果标签不是二进制的,则应该显式地给出pos_label y_score : 数组, shape = [样本数] 目标得分...
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...
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...
>>>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 array([0. , 0.5, 0.5, 1. ]) >>>tpr array([0.5, 0.5, 1. , 1. ]) ...
accuracy_score(nnmodel.predict(X_train),y_train)) print("神经网络测试模型评分:\n", accuracy_score(nnmodel.predict(X_test),y_test)) #数据标准化 from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.inspection import permutation_importance ...
fpr_skl,tpr_skl,thresholds_skl=roc_curve(y_true,y_score,drop_intermediate=False)计算得到的值如下...
>>>recall_score(y_true, y_pred, average=None) array([1., 0., 0.]) roc_curve ROC曲线指受试者工作特征曲线/接收器操作特性(receiver operating characteristic,ROC)曲线,是反映灵敏性和特效性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系,它通过将连续变量设定出多个不同的临界值,从而...
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. ...