对于ROC曲线,理想的曲线要靠近左上角(召回率高同时假正例率低)。从曲线结果可以看出,与默认阈值0相比,我们可以得到更高的召回率,而FPR只增加了少许,最接近左上角的点可能会比默认选择更好(工作点),同样需要注意的是:不要在测试集上选择阈值,而是应该在单独的验证集上选择阈值。 随机森林和SVM的ROC曲线对比,具...
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）以及对应的阈值。ROC ...
sample_weight:采样权重,这个官方没有仔细说,是一个可选参数,有待考察 drop_intermediate:丢掉一些阈值,以便画roc曲线图 返回值:一共三个,分别是fpr,tpr,thresholds fpr:数组,随阈值上涨的假阳性率 tpr:数组,随阈值上涨的真正例率 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 >>> i...