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 ...
原文：sklearn下的ROC与AUC原理详解
ROC全称Receiver operating characteristic。 定义 TPR：true positive rate，正样本中分类正确的比率，即TP TP FN ，一般希望它越大越好 FPR：false negtive rage，负样本中分类错误的比率，即FP FP TN ，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函数的原理及计算方式 要作 ...
2020-01-04 16:49 0 1426 推荐指数：
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