predict_proba(X_test)[:,1] pr_train = lr.predict_proba(X_train)[:,1] rocGiniTest = met.roc_auc_score(y_test,pr_test) * 2 - 1 rocGiniTrain = met.roc_auc_score(y_train,pr_train) * 2 - 1 giniTest.append(rocGiniTest) giniTrain.append(rocGiniTrain) trainDiff = [x-y for ...
使用roc_auc_score()计算AUC的时候，传入的第一个参数应该是预测的真实标签，第二个参数应该是模型预测为“真(1)”的概率而不是模型预测的“0-1标签”。如果传入后者，会造成比实际AUC值偏低的情况。
#直接使用sklearn中封装的函数F1_score from sklearn.metrics import f1_score print(f1_score(y_test,y_pre)) print(log_reg.decision_function(x_test)) #输出逻辑回归预测时决策边界的大小,即theta*X的值(与0作比较) #改变决策边界的阈值score=0,可以改变机器学习的召回率和精准率, decision_scores=log_...
from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import roc_auc_score # 生成一个二分类数据集 X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, random_st...
score()函数通过使用精度和召回值曲线上的点，并以此计算每一对点之间的面积平均值，从而估计PR-AUC。
fromsklearn.metricsimportroc_auc_score,aucimportmatplotlib.pyplotasplt y_predict=model.predict(x_test)y_probs=model.predict_proba(x_test)#模型的预测得分fpr,tpr,thresholds=metrics.roc_curve(y_test,y_probs)roc_auc=auc(fpr,tpr)#auc为Roc曲线下的面积#开始画ROC曲线plt.plot(fpr,tpr,'b',label...
使用roc_auc_score()计算AUC的时候,传入的第一个参数应该是预测的真实标签,第二个参数应该是模型预测为“真(1)”的概率而不是模型预测的“0-1标签”。如果传入后者,会造成比实际AUC值偏低的情况。 算法 更多精彩内容,就在简书APP "小礼物走一走,来简书关注我" ...
fromsklearn.metricsimportroc_auc_score, aucimportmatplotlib.pyplotasplt y_predict = model.predict(x_test) y_probs = model.predict_proba(x_test)#模型的预测得分fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y_test,y_probs) roc_auc = auc(fpr, tpr)#auc为Roc曲线下的面积#开始画ROC曲线plt.plot...
astype(np.float64) aucroc_value = metrics.roc_auc_score(ays, ascores) precision, recall, thresholds = metrics.precision_recall_curve(ays, ascores, pos_label=1) aucpr_value = metrics.auc(recall, precision) return aucroc_value, aucpr_value ...
ROC,AUC,PR 1.召回率、准确率、ROC曲线、AUC、PR曲线这些基本概念 这个是今天的重点,传统机器学习里面也是很重要的一点,刚好可以重新学习一下,像AUC其实它就是一个用来评判你的一个模型的准确率的,因为在普通的正确率中,会因为样本的不平衡,而正确率也会跟着改变受到影响! 今天就来彻底搞懂什么是AUC,什么是ROC...