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...
sklearn.metrics.auc(x, y, reorder=False) 5、roc_auc_score 直接根据真实值(必须是二值)、预测值(可以是0/1,也可以是proba值)计算出auc值,中间过程的roc计算省略。 形式: sklearn.metrics.roc_auc_score(y_true,y_score, average='macro', sample_weight=None) average : string, [None, ‘micro’,...
Namespace/Package: sklearnmetrics Method/Function: roc_curve 导入包: sklearnmetrics 每个示例代码都附有代码来源和完整的源代码,希望对您的程序开发有帮助。 示例1 def write_score(name, gold_labels, pred_scores, classes, average_classes): classes, average_classes = np.array(classes), np.array(aver...
sklearn.metrics.auc(x, y, reorder=False) ——— roc_auc_score 直接根据真实值(必须是二值)、预测值(可以是0/1,也可以是proba值)计算出auc值,中间过程的roc计算省略。 形式: sklearn.metrics.roc_auc_score(y_true, y_score, average='macro', sample_weight=None) average : string, [None, ‘mi...
sklearn.metrics.auc(x, y, reorder=False) 5roc_auc_score : 直接根据真实值(必须是二值)、预测值(可以是0/1,也可以是proba值)计算出auc值,中间过程的roc计算省略。 形式: sklearn.metrics.roc_auc_score(y_true, y_score, average='macro', sample_weight=None) ...
sklearn.metrics中的评估方法介绍(accuracy_score, recall_score, roc_curve, roc_auc_score, confusion_matrix,classification_report) 2019-12-22 11:23 − accuracy_score分类准确率分数是指所有分类正确的百分比。分类准确率这一衡量分类器的标准比较容易理解,但是它不能告诉你响应值的潜在分布,并且它也不能告...
sklearn.metrics中的评估方法介绍(accuracy_score, recall_score, roc_curve, roc_auc_score, confusion_matrix) Ten_Minutes关注IP属地: 上海 2018.08.01 10:04:23字数9阅读3,669 https://blog.csdn.net/CherDW/article/details/55813071©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者 ...
sklearn.metrics.auc(x, y, reorder=False) 5roc_auc_score : 直接根据真实值(必须是二值)、预测值(可以是0/1,也可以是proba值)计算出auc值,中间过程的roc计算省略。 形式: sklearn.metrics.roc_auc_score(y_true, y_score, average='macro', sample_weight=None) ...