从输出结果可以看到,第三列代表返回值thersholds记录的就是roc_curve所选取的阈值,其阈值就是将y_pre降序排列并依次选取,如果选取的阈值对fpr和tpr值无影响则忽略,输出结果中没有记录阈值为0.8时情况。 需要注意的是,输出结果第一行therholds=1.9,这个值很奇怪,乍一看不知道为什么会出现这个值。这里我们阅读sklearn...
drop_intermediate: 是否放弃一些不会出现在绘制的ROC曲线上的次优阈值。 返回值包括三个: fpr: 随阈值增加的假阳性率组成的数组,第i个元素表示y_score值 >=thresholds[i]的假阳性率。 tpr: 随阈值增加的真阳性率组成的数组,第i个元素表示y_score值 >=thresholds[i]的真阳性率。 thresholds: 按照y_pre降序...
pos_label:整型或字符串,当y_true中只有一个值时,比如都是1或者都是0,无法判断哪个是正样本,需要用一个数字或字符串指出 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...
这个函数的作用是从文件中加载positive和negative数据,将它们组合在一起,并对每个句子都进行分词,因此x_text是一个二维列表,存储了每个review的每个word;它们对应的labels也组合在一起,由于labels实际对应的是二分类输出层的两个神经元,因此用one-hot编码成0/1和1/0,然后返回y。 其中,f.readlines()的返回值就是...
处理roc_curve函数的返回值: roc_curve函数返回三个数组:fpr(假正类率)、tpr(真正类率)和thresholds(用于计算fpr和tpr的阈值)。你可以使用这些返回值来计算AUC值或绘制ROC曲线。例如,计算AUC值: python from sklearn.metrics import auc roc_auc = auc(fpr, tpr) print(f"AUC: {roc_auc}") ...
sklearn.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...
execute()返回值——true or false execute boolean execute(String sql) throws SQLException执行给定的 SQL 语句,该语句可能返回多个结果。在某些(不常见)情形下,单个 SQL 语句可能返回多个结果集合和/或更新计数。这一点通常可以忽略,除非正在 (1) 执行已知可能返回多个结果的存储过程或者 (2) 动态执行未知 SQL ...
#是估计的概率,第三个参数是正类的标签,默认值是1,返回值是p,r, plot(precision,recall) if __name__=='__main__': caculate() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. ...
pos_label:整型或字符串,当y_true中只有一个值时,比如都是1或者都是0,无法判断哪个是正样本,需要用一个数字或字符串指出 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 ...