roc_curve函数返回三个数组:假正例率(FPR)、真正例率(TPR)和阈值(Thresholds)。FPR和TPR是两个长度相同的数组,分别表示在不同阈值下的FPR和TPR。阈值是一个递增的数组,用于确定分类阈值的选择。 gantt title ROC曲线生成过程 section 计算阈值 计算阈值: 0, 10 section 计算FPR和TPR 计算FPR和TPR: 10, 25 se...
该函数返回这三个变量:fpr,tpr,和阈值thresholds; 这里理解thresholds: 分类器的一个重要功能“概率输出”,即表示分类器认为某个样本具有多大的概率属于正样本(或负样本)。 “Score”表示每个测试样本属于正样本的概率。 接下来,我们从高到低,依次将“Score”值作为阈值threshold,当测试样本属于正样本的概率大于或等于...
y_test_proba_gbdt = gbdt.predict_proba(x_test) 这里采用predict_proba方法进行预测,它对每一行特征都进行一个分类概率的输出, predict_proba结果 如上图所示,例如:它对特征数据中user_id='163968'的用户进行分类,它是0的概率是0.92412648,它是1的概率是0.07587352,其他用户也是一样; 紧接着根据真实测试结果(y...
常见参数解释: y_true: 真实的二分类标签。如果标签不是{-1,1}或{0,1},则应显式给出pos_label。 y_score: 预测分数,可以是正类的概率估计、置信度值或决策的非阈值度量(如在某些分类器上由“decision_function”返回)。 pos_label: 正类的标签。当pos_label=None时,如果y_true在{-1,1}或{0,1}中...
AUC（area under curve）则代表了ROC曲线与下方以及右侧轴形成的面积，如果方法准确率为100%，则AUC=1×1=1，AUC的区间在0-1之间，AUC值越大表示方法的性能越好。要实现ROC曲线的绘制，可以使用Python中的sklearn库。以鸢尾花分类问题为例，数据集包含三个类别（'setosa', 'versicolor', 'virginica'...
该函数返回这三个变量:fpr,tpr,和阈值thresholds; 这里理解thresholds: 分类器的一个重要功能“概率输出”,即表示分类器认为某个样本具有多大的概率属于正样本(或负样本)。 “Score”表示每个测试样本属于正样本的概率。 接下来,我们从高到低,依次将“Score”值作为阈值threshold,当测试样本属于正样本的概率大于或等于...
三、应用场景 ROC曲线在机器学习领域有着广泛的应用,以下是其中几个典型的应用场景: 1. 评估分类模型性能 通过观察ROC曲线的形状和斜率,可以直观地评估二分类模型的性能。ROC曲线越靠近左上角,说明模型的性能越好;而靠近对角线则表示模型性能较差。同时,可以通过计算ROC曲线下的面积(AUC)来比较不同模型的性能,AUC的...
AUC(area under the curve)是机器学习领域中一种常见且重要的模型评估指标,用于计算二元分类器效率的方法。AUC表示ROC(receiver operator characteristic)曲线下的面积,即AUC = ROC 曲线下面积。 起源-雷达救了英国 很多统计指标来源于战争。ROC最早用于英国雷达分辨鸟或德国飞机的概率。二战期间首次用于分析雷达有效性。
在实际应用中，我们追求的是保证TPR高同时FPR小。为此，有三种策略：一是寻找ROC曲线与(0,1)点距离最近的点，最大化区分度；二是通过Youden index最大化TPR与FPR之间的差异；三是通过最小化损失函数来实现，但这可能在某些场景下难以量化。ROC曲线和Precision-Recall曲线虽然都反映分类性能，但PR曲线在...
AUC是衡量二分类模型优劣的一种评价指标,其他评价指标有精确度、准确率、召回率,而AUC比这三者更为常用。因为一般在分类模型中,预测结果都是以概率的形式表现,如果要计算准确率,通常都会手动设置一个阈值来将对应的概率转化成类别,这个阈值也就很大程度上影响了模型准确率的计算。AUC能很好描述模型整体性能的高低。从...