sklearn.metrics中的confusion_matrix、ROC、AUC指标
1.confusion_matrix 理论部分见https://www.cnblogs.com/cxq1126/p/12990784.html#_label2 2.classific ...
原文：[sklearn]性能度量之AUC值（from sklearn.metrics import roc_auc_curve）
原创博文，转载请注明出处 .AUC AUC Area Under ROC Curve ，即ROC曲线下面积。 .AUC意义 若学习器A的ROC曲线被学习器B的ROC曲线包围，则学习器B的性能优于学习器A的性能 若学习器A的ROC曲线和学习器B的ROC曲线交叉，则比较二者ROC曲线下的面积大小，即比较AUC的大小，AUC值越大，性能越好。 .sklearn中计算AUC值的方法 形式： from sk ...
2018-03-25 11:42 0 11212 推荐指数：
相关推荐
sklearn.metrics中的评估方法介绍（accuracy_score, recall_score, roc_curve, roc_auc_score, confusion_matrix）
1 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，并且它也不能告诉你分类器犯错的类型。常常误导初学者：呵呵。 sklearn.metrics.accuracy_score(y_true ...
SKlearn - ROC and AUC
ROC、AUC 的理论知识 请参考我的博客 分类模型评估 本文旨在 总结 其在 SKlearn 中的用法 基础用法 先看源码 然后看一个最普通的示例，包括 ROC 的计算、AUC 的计算、ROC 曲线绘制 输出 EER 选择模型阈值 ...
sklearn学习：为什么roc_auc_score()和auc()有不同的结果？
为什么roc_auc_score()和auc()有不同的结果？ auc()：计算ROC曲线下的面积.即图中的area roc_auc_score()：计算AUC的值，即输出的AUC 最佳答案 AUC并不总是ROC曲线下的面积.曲线下面积是某个曲线下的(抽象)区域 ...
基于sklearn.metrics.roc_auc_score的几种多分类AUC计算方式
以计算每个类别的ROC曲线和auc值； 3、 计算整体ROC曲线和auc值 （1） ...
sklearn下的ROC与AUC原理详解
)，一般希望它越小越好 ROC曲线：以FPR作为X轴，TPR作为y轴 roc_curve函数的原理及 ...
sklearn.metrics【指标】
【分类指标】 1.accuracy_score(y_true,y_pre) : 精度 2.auc(x, y, reorder=False) : ROC曲线下的面积;较大的AUC代表了较好的performance。 3.average_precision_score(y_true ...