sklearn.metrics.roc_curve(y_true,y_score,*,pos_label=None,sample_weight=None,drop_intermediate=True) 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“d...
sklearn.metrics.roc_curve(y_true,y_score,pos_label=None,sample_weight=None, drop_intermediate=True) 1.y_true: 数组,形状 = [n_samples],真实标签 2.y_score: 数组,形状 = [n_samples],可以是置信度分数,或者正类样本(少数类)的概率值(predict_proba切片),或者decision_function返回的距离 3.pos_...
fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y, scores, pos_label=2) 1. 2. 3. 4. 5. y 就是标准值,scores 是每个预测值对应的阳性概率,比如0.1就是指第一个数预测为阳性的概率为0.1,很显然,y 和 socres应该有相同多的元素,都等于样本数。pos_label=2 是指在y中标签为2的是标准阳性标签,其余值...
fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y, scores, pos_label=2) y 就是标准值,scores 是每个预测值对应的阳性概率,比如0.1就是指第一个数预测为阳性的概率为0.1,很显然,y 和 socres应该有相同多的元素,都等于样本数。pos_label=2 是指在y中标签为2的是标准阳性标签,其余值是阴性。 所以在标准值y...
在银行要判断一个"新客户是否会违约"，通常不违约的人VS违约的人会是99:1的比例，真正违约的人 其实...
With the explanation regarding pos_label provided by @amueller in #17704 (comment) My understanding is that pos_label is not the semantics of the problem, but the semantics of the predict_proba/decision function that you passed. If you h...
pos_label : int or str, default=None # 正面类的标签。 当`pos_label=None'时,如果`y_true'在{-1, 1}或{0, 1}。`pos_label'会被设置为1,否则会出现错误。 sample_weight : # 类似数组的形状(n_samples,), default=None 表示样本权重。
sklearn.metrics.roc_curve(y_true,y_score,pos_label=None,sample_weight=None,drop_intermediate=True) 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)。
Closed plot_roc_curve doesn't correctly infer pos_label #15303 amueller opened this issue Oct 20, 2019· 17 comments Comments Member amueller commented Oct 20, 2019 from sklearn.metrics import plot_roc_curve from sklearn.datasets import make_blobs from sklearn.linear_model import Logistic...
python from sklearn.metrics import roc_curve fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_scores, pos_label=None, sample_weight=None, drop_intermediate=True) 其中: y_true:真实的二进制标签,形状为[n_samples,]。 y_scores:预测得分,可以是概率估计、置信度值或非阈值度量,形状为[n_samples,]...