1回答
科学学习中多类问题的研究区域
、、、、
它使范畴多类。print(roc_auc_score(y_test, clf.predict_proba(X_test)[:,1]))
浏览 2提问于2020-04-30得票数 0
我使用来计算我的二进制分类模型的AUC值：它返回0.810477872581根据我的理解，它代表了模型识别积极类的程度。
然而，我也想知道另一面:我也想计算负类的AUC。我怎么发动汽车呢？我应该使用"average“参数吗？==============================================
浏览 7提问于2017-02-06得票数 0
基于这里的答案，我尝试将GridSearchCV用于多类情况：
如何将此方法用于多类情况？下面的代码来自上面链接中的答案。import numpy as npfrom sklearn.preprocessing importStandardScaler
from
浏览 0提问于2015-07-07得票数 7
回答已采纳
1回答
如何在sklearn中获得多类分类的roc auc分数？二进制 # this worksfrom sklearn.metrics import roc_auc_scoreytest = [0,1,2,3,2,2,1,0,1]
roc_auc_score(ytest, ypred
浏览 69提问于2020-08-07得票数 1
回答已采纳
改写为MWE： roc_values = [] od[i] = sp_matrix
#Now let's</e
浏览 35提问于2018-02-22得票数 0
1回答
Roc_auc百分比计算
、、、
我试着用我的数据来计算中华民国的分数，但结果却是南。cv=kfold, scoring=scoring)df_n是一个来自规范化值的数组，我也尝试过使用dataset中的X数据值。Y是二进制值的数组。我被困住了，应该管用的！
浏览 4提问于2022-05-03得票数 0
回答已采纳
在我的分类问题中，我想检查我的模型是否表现良好，所以我做了一个roc_auc_找到准确度的分数，得到值0.9856825361839688 我的问题 这是我的代码 x,y=make_classificationrandom_state=24)
from sklearn.neighborsx_trai
浏览 57提问于2021-02-25得票数 1
1回答
我正在研究一个多类分类问题，比较支持向量机和随机森林分类器的结果。我想使用gridsearchCV进行超参数优化，并发现AUC是解决这类问题的最常用的度量标准。我知道如何使用其他评分标准，如准确性等，但默认的ROC_AUC只适用于二进制类。有什么方法可以在gridsearchCV中使用AUC来处理多类问题？
浏览 0提问于2020-04-04得票数 1
回答已采纳
3回答
我用的是科学知识-学习分类。有没有一种方法可以得到一个概率向量来表示分类器对它的预测有多有信心？我想要整个测试集的向量，而不仅仅是单个元素。基本上，我需要它来计算ROC曲线和AUC。
浏览 1提问于2014-03-24得票数 1
我是机器学习领域的新成员&我正在(试图)实现异常检测算法，一种算法是借助tensorflow库的keras实现的自动编码器，另一种是借助sklearn库实现的IsolationForest，我想将这些算法与在roc_auc_score函数的文档中，我可以看到，对于输入，应该如下所示：
sklearn.metrics.roc_auc_score(y_true，y_score，average=‘宏’，sample_weight=None，max_f
浏览 4提问于2019-11-16得票数 1
3回答
我的CNN代码在keras中如下：from keras.layers import Convolution2D validation_data=test_set,无论我从哪里看到roc_curve的使用，它都需要参数，如x_train、y_train、x_test、y_test，我知道这些参数可以是熊猫DataFrames，但
浏览 0提问于2020-04-30得票数 3
回答已采纳
1回答
多标签分类ML-kNN与KNN
、、、、
这可能是一个愚蠢的问题，但我只是想知道在scikit.ml中实现的ML-KNN和scikit learn的KNeighborsClassifier之间的区别是什么。根据sklearn's docs的说法，KNeighborsClassifier支持多标签分类。然而，ML-KNN是KNN，适用于多标签分类，构建在sklearn</
浏览 35提问于2019-09-12得票数 5
3回答
如何计算多标签分类中的F1测度？
、、、、
Output: ['FOOD#QUALITY' 'SERVICE#GENERAL'] Total Examples: 587 True Pred: 353 False Pred: 234 Accuracy: 0.60136286201
有多少标签被正确地预测为所有的例子predic
浏览 4提问于2016-04-14得票数 2
回答已采纳
2回答
我们如何对多类分类进行校准预测？我尝试遵循，但这不适用于多类问题，因为当我使用sklearn.calibration.calibration_curve时，我得到以下错误：
ValueError:仅支持二进制分类。提供了标签'x‘'y’'z‘'a’'b‘。
浏览 5提问于2019-11-15得票数 0
我是机器学习的新手，并试图从学习中理解SequentialFeatureSelector的概念。我正在使用Anaconda和木星笔记本的poc。默认情况下，mlx趋向包不是Anaconda的一部分，因此我已经通过pip mlx趋向命令安装了它。%matplotlib inlineprint(data.key
浏览 0提问于2019-05-14得票数 0
回答已采纳
我正在尝试使用sklearn中的roc_auc_score来评估两个模型。第一个是随机森林，第二个是kNN分类器。这是一个二进制分类问题。但是我有一个问题，因为这两个模型的输出类型是不同的。[0.1, 0.4, 0.6, ..., 0.9][0,0,1,...,1]from <
浏览 28提问于2021-02-13得票数 0
我了解到Sklearn将多类分类问题视为二进制问题的集合。引用Sklearn用户指南：
在将二进制度量扩展到多类或多标签问题时，数据被视为二进制问题的集合，每个类都有一个问题。因此，像LogisticRegression或支持向量矩阵这样的二进制分类模型可以通过使用1-VS-1或1-VS-Rest策略来支持多
浏览 9提问于2021-06-02得票数 0
回答已采纳
sklearn 1.1.2doc表示函数roc_auc_scorefrom sklearn.metrics import roc_auc_score0.7, 0.1, 0.1, 0.1], [0.1, 0.1, 0.7, 0.1],]
roc_auc_score在任何地方都找不到关于这
浏览 1提问于2022-10-06得票数 0
回答已采纳
我试图在验证集上确定适合模型的roc_auc_score。
我看到一些关于函数输入的相互矛盾的信息。在二进制和多标号情况下，可以是概率估计，也可以是非阈值决策值(如decision_function在某些分类器上返回的)。在多类情况下，这些必须是概率估计，其之和为1。二进制情况需要形状(n_samples，)，而分数必须是带有更大标签的类的分数。多</em
浏览 3提问于2020-12-21得票数 5
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
