thresholds:ndarray 形状 = (n_thresholds,) 降低用于计算 fpr 和 tpr 的决策函数的阈值。 thresholds[0] 表示没有实例被预测并且被任意设置为 max(y_score) + 1。注意:由于阈值是从低值到高值排序的,因此在返回它们时它们会被反转,以确保它们对应于 fpr 和tpr ,它们在计算过程中以相反的顺序排序。
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, svc.decision_function(x_test)) plt.plot(fpr, tpr, label="Roc Curve") plt.xlabel("FPR") plt.ylabel("TPR(recall") #找到最接近于0的阈值 close_zero = np.argmin(abs(thresholds)) plt.plot(fpr[close_zero], tpr[close_zero], 'o', markersize=...
利用预测概率和真实标签计算ROC曲线。 # 计算ROC曲线fpr,tpr,thresholds=roc_curve(y_test,y_pred_prob) 1. 2. 6. 选择最佳阈值 根据ROC曲线选择最佳阈值。 # 选择最佳阈值best_threshold=thresholds[np.argmax(tpr-fpr)]print("Best Threshold:",best_threshold) 1. 2. 3. 通过以上步骤,你已经成功实现了...
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 >>>importnumpy as np>>>fromsklearnimportmetrics>>> y = np.array([1, ...
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这个threshold时,我们认为它为正样本,否则为负样本...
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_scores) roc_auc = auc(fpr, tpr)# 计算AUC(Area Under the Curve)值 # 绘制ROC曲线 plt.figure() lw =2 plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=lw, label='ROC curve (area = %0.2f)'% roc_auc) plt.plot([0,1], [0,1], color=...
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这个threshold时,我们认为它为正样本,否则为负样本...
fpr:数组,每一点的假正率 tpr:数组,每一点的真正率 thresholds:数组。用于计算fpr和tpr的决策函数阈值 示例 baiziyu:模型评价——准确率、精确率与召回率与F值、宏平均与微平均、ROC曲线与AUC值30 赞同 · 0 评论文章发布于 2019-03-23 23:40
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这个threshold时,我们认为它为正样本,否则为负样本...
The "thresholds" returned by scikit-learn's roc_curve should be an array of numbers that are in [0,1]. However, it sometimes gives me an array with the first number close to "2". Here's my test code: In [1]: import numpy as np In [2]: from sklearn.metrics import roc_curve...