印象中很久之前有位朋友说要我写一篇如何处理不平衡数据的文章，整理相关的理论与实践知识，于是乎有了...
本文使用sklearn的逻辑斯谛回归模型，进行鸢尾花多分类预测，对OvR与OvO多分类方法下的预测结果进行对比。
Python sklearn roc_auc_score用法及代码示例 本文简要介绍python语言中sklearn.metrics.roc_auc_score的用法。 用法: sklearn.metrics.roc_auc_score(y_true, y_score, *, average='macro', sample_weight=None, max_fpr=None, multi_class='raise', labels=None) 根据预测分数计算接收器操作特征曲线 (ROC ...
浏览完整代码 来源:support_submit_minimization_v2.py 项目:ZFTurbo/KAGGLE_AVITO_2016 示例6 def print_metrics(y_test, y_pred, y_baseline): # clf_score = metrics.log_loss(y_test, y_pred) # baseline_score = metrics.log_loss(y_test, y_baseline) # never_score = metrics.log_loss(y_test...
当前位置: 首页>>代码示例 >>用法及示例精选 >>正文 Python cuml.metrics.roc_auc_score用法及代码示例用法: cuml.metrics.roc_auc_score(y_true, y_score)根据预测分数计算接收器操作特征曲线 (ROC AUC) 下的面积。注意 此实现只能与二进制分类一起使用。参数: y_true:array-like 的形状 (n_samples,) ...
您不能将roc_auc用作多类模型的单个摘要度量。如果需要，您可以计算每个类的roc_auc，如下所示 ...