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.classification_report y_true和y_pred的shape=(N ...
原文：sklearn.metrics中的评估方法介绍（accuracy_score, recall_score, roc_curve, roc_auc_score, confusion_matrix）
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, y pred, normalize True, sample weight None normalize：默认值 ...
2019-10-23 22:47 0 2193 推荐指数：
相关推荐
roc_auc_score
roc_auc_score(Receiver Operating Characteristics(受试者工作特性曲线，也就是说在不同的阈值下，True Positive Rate和False Positive Rate的变化情况)) 我们只考虑判为正的情况时，分类器在正例和负例两个集合中分别预测 ...
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 ...
对accuracy、precision、recall、F1-score、ROC-AUC、PRC-AUC的一些理解
最近做了一些分类模型，所以打算对分类模型常用的评价指标做一些记录，说一下自己的理解。使用何种评价指标，完全取决于应用场景及数据分析人员关注点，不同评价指标之间并没有优劣之分，只是各指标侧重反映的信 ...
sklearn里计算roc_auc_score，报错ValueError: bad input shape
用sklearn的DecisionTreeClassifer训练模型，然后用roc_auc_score计算模型的auc。代码如下 报错信息如下 目测是你的y_pred出了问题，你的y_pred是(900, 2)的array，也就是有两列 ...
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]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！ 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 ...
机器学习常用性能度量中的Accuracy、Precision、Recall、ROC、F score等都是些什么东西？
一篇文章就搞懂啦，这个必须收藏！ 我们以图片分类来举例，当然换成文本、语音等也是一样的。 Positive 正样本。比如你要识别一组图片是不是猫，那么你预测某张图片是猫，这张图片 ...