官方网址:http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.metrics 首先认识单词:metrics: ['mɛtrɪks] : 度量‘指标 [kɝv] : 曲线 这个方法主要用来计算ROC曲线面积的; sklearn.metrics.roc_curve(y_true, y_score, pos_label=None, sample_weight=None, drop_intermediate=Tru...
importnumpyasnpfromsklearn.metricsimportroc_curve y_test=np.array([1,1,0,1,1])y_score=np.array([0.1,0.3,0.35,0.6,0.8])fpr,tpr,thresholds=roc_curve(y_test,y_score)(fpr,tpr,thresholds)# (array([0., 0., 0., 1., 1.]),# array([0. , 0.25, 0.5 , 0.5 , 1. ]),# array(...
官方网址:http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.metrics 首先认识单词:metrics: ['mɛtrɪks] : 度量‘指标 curve : [kɝv] : 曲线 这个方法主要用来计算ROC曲线面积的; sklearn.metrics.roc_curve(y_true, y_score, pos_label=None, sample_weight=None, drop_interm...
用法: sklearn.metrics.roc_curve(y_true, y_score, *, pos_label=None, sample_weight=None, drop_intermediate=True)计算接收器操作特性 (ROC)。注意:此实现仅限于二进制分类任务。在用户指南中阅读更多信息。参数:y_true:ndarray 形状 (n_samples,) 真正的二进制标签。如果标签不是 {-1, 1} 或 {0,...
roc曲线是机器学习中十分重要的一种学习器评估准则,在sklearn中有完整的实现,api函数为sklearn.metrics.roc_curve(params)函数。 官方接口说明:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.roc_curve.html 不过这个接口只限于进行二分类任务。!
sklearn.metrics.roc_curve(y_true,y_score,pos_label=None,sample_weight=None, drop_intermediate=True) 参数解析(来源sklearn官网): y_true: array, shape = [n_samples] True binary labels in range {0, 1} or {-1, 1}. If labels are not binary, pos_label should be explicitly given. ...
使用sklearn绘制ROC曲线 可以通过以下步骤完成: 导入所需的库和模块: 代码语言:txt 复制 from sklearn.metrics import roc_curve, auc import matplotlib.pyplot as plt 准备数据:首先,确保你有一个分类器模型已经训练好并预测了概率值。假设你有预测概率值的真实标签y_true和预测概率值y_score,其中y_score是分类...
以下是roc_curve的用法以及一个示例代码: roc_curve python fromsklearn.metricsimportroc_curve # 假设 y_true 是真实的标签,y_scores 是模型预测的概率分数 y_true = [0,0,1,1] y_scores = [0.1,0.4,0.35,0.8] fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_scores) 代码示例: python fromsklearn...
importnumpyasnpfromsklearnimportmetricsy=np.array([1,1,2,2])scores=np.array([0.1,0.4,0.35,0.8])fpr,tpr,thresholds=metrics.roc_curve(y,scores,pos_label=2)fpr>>>array([0.,0.5,0.5,1.])tpr>>>array([0.5,0.5,1.,1.])thresholds>>>array([0.8,0.4,0.35,0.1])# check auc scorefromsk...
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)。