sklearn.metrics中的confusion_matrix、ROC、AUC指標
1.confusion_matrix 理論部分見https://www.cnblogs.com/cxq1126/p/12990784.html#_label2 2.classification_report y_true和y_pred的shape=(N ...
原文：sklearn.metrics中的評估方法介紹（accuracy_score, recall_score, roc_curve, roc_auc_score, confusion_matrix）
accuracy score：分類准確率分數是指所有分類正確的百分比。分類准確率這一衡量分類器的標准比較容易理解，但是它不能告訴你響應值的潛在分布，並且它也不能告訴你分類器犯錯的類型。常常誤導初學者：呵呵。 sklearn.metrics.accuracy score y true, y pred, normalize True, sample weight None normalize：默認值 ...
2019-10-23 22:47 0 2193 推薦指數：
相關推薦
roc_auc_score
roc_auc_score(Receiver Operating Characteristics(受試者工作特性曲線，也就是說在不同的閾值下，True Positive Rate和False Positive Rate的變化情況)) 我們只考慮判為正的情況時，分類器在正例和負例兩個集合中分別預測 ...
sklearn學習：為什么roc_auc_score()和auc()有不同的結果？
為什么roc_auc_score()和auc()有不同的結果？ auc()：計算ROC曲線下的面積.即圖中的area roc_auc_score()：計算AUC的值，即輸出的AUC 最佳答案 AUC並不總是ROC曲線下的面積.曲線下面積是某個曲線下的(抽象)區域 ...
對accuracy、precision、recall、F1-score、ROC-AUC、PRC-AUC的一些理解
最近做了一些分類模型，所以打算對分類模型常用的評價指標做一些記錄，說一下自己的理解。使用何種評價指標，完全取決於應用場景及數據分析人員關注點，不同評價指標之間並沒有優劣之分，只是各指標側重反映的信 ...
sklearn里計算roc_auc_score，報錯ValueError: bad input shape
用sklearn的DecisionTreeClassifer訓練模型，然后用roc_auc_score計算模型的auc。代碼如下 報錯信息如下 目測是你的y_pred出了問題，你的y_pred是(900, 2)的array，也就是有兩列 ...
基於sklearn.metrics.roc_auc_score的幾種多分類AUC計算方式
以計算每個類別的ROC曲線和auc值； 3、 計算整體ROC曲線和auc值 （1） ...
[sklearn]性能度量之AUC值（from sklearn.metrics import roc_auc_curve）
原創博文，轉載請注明出處！ 1.AUC AUC（Area Under ROC Curve），即ROC曲線下面積。 2.AUC意義 若學習器A的ROC曲線被學習器B的ROC曲線包圍，則學習器B的性能優於學習器A的性能；若學習器A的ROC曲線和學習器B的ROC曲線交叉，則比較 ...
機器學習常用性能度量中的Accuracy、Precision、Recall、ROC、F score等都是些什么東西？
一篇文章就搞懂啦，這個必須收藏！ 我們以圖片分類來舉例，當然換成文本、語音等也是一樣的。 Positive 正樣本。比如你要識別一組圖片是不是貓，那么你預測某張圖片是貓，這張圖片 ...