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 ...
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 ...
原创博文,转载请注明出处! 1.AUC AUC(Area Under ROC Curve),即ROC曲线下面积。 2.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 ...
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 ...
1.confusion_matrix 理论部分见https://www.cnblogs.com/cxq1126/p/12990784.html#_label2 2.classific ...
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) ...
学习曲线函数: from sklearn.learning_curve import learning_curve 调用格式: learning_curve(estimator, X, y, train_sizes=array([0.1, 0.325, 0.55, 0.775 ...
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上的曲线——ROC curve。平面的横坐标是false positive rate(FPR),纵坐标是 ...