在中讨论了AUC值，但这不同于常规的roc_auc_score。我没有看到对它的描述，它是什么，它是用来做什么的？
浏览 57提问于2016-07-31得票数 2
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受试者工作特性(ROC)和曲线下面积(AUC)是非常熟悉的概念。我反复使用它们(使用诸如scikit-learn之类的库)，但从未真正学会如何实现它们。脑海中出现的明显实现是:固定一个步长，增量，将间隔0-1与增量相除，对于所有这些阈值，计算TPR和FPR。从中，我了解到“为了计算ROC曲线中的点，我们可以用不同的分类阈值多次评估逻辑回归模型，但这将是低效的。幸运
浏览 10提问于2021-06-23得票数 1
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关于分类问题，例如，给出一幅描绘人类的图像，我们试图预测他们的立场和行为。例如，人类1：“坐”和“吃”在第一张图片中，而人类2：“站起来”和“笑”在第二。在预测中应用混淆矩阵的适当方法是什么？例如，我们有5个不同的姿态和5个不同的行为，因此混淆矩阵的大小为25x25，因为我们有25个不同的类。又或是否有其他方法处理这些问题？
对图像上的多个对象也可以这样做吗？
浏览 0提问于2019-02-25得票数 3
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这是用于多类分类的。在为KNN优化n_neighbors之前，结果如下： Test Accuracy: 99.58%在找到最佳的n_neighbors后，这些结果如下： Test Accuracy: 99.67%
ROC AUC正如我们所看到的，结果在没有过度拟合的情况下得到改善。但是为什么我<em
浏览 0提问于2022-03-06得票数 2
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我阅读了大量关于ROC和AUC的文章，我发现我们需要为不同的分类阈值测量TPR和FPR。这是否意味着ROC和AUC只能用于概率分类器，而不能用于离散分类器(如树)？
浏览 21提问于2019-02-19得票数 0
我很难理解roc_auc_score()和auc()在scikit-learn中的区别(如果有区别的话)。model_logit = LogisticRegression(class_weight='auto')Roc曲线false_positive_rate, true_positive_rate, thres
浏览 3提问于2015-07-01得票数 68
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我只想找出两条曲线之间的正区域，比如其中一条较高，另一条则在那里。曲线是一个时间序列和一条水平线。这是一张它创建的情节的图片：。我不想要水平线较高的区域，所以我不能只是在他们的差曲线下找到面积。我尝试在auc函数中使用阈值参数：
auc((1:96), STLFMondayBlock1$mean[(1:96)], thresh = 11648.93)，但是我得到了一个比没有
浏览 2提问于2017-05-24得票数 0
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假设一个二进制分类器(假设是一个随机森林) rfc，我想计算AUC值。我很难理解阈值是如何在计算中使用的。我知道您为不同的阈值绘制了TPR/FPR图。我也知道阈值被用作预测类1(否则类0)的阈值，但是AUC算法如何预测类呢？假设使用sklearn.metrics.roc_auc_score通过了y_true和y_rfc (真实值和预测值)，但我不知道阈值如何在AUC值&#
浏览 84提问于2019-01-29得票数 0
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ROC曲线将参数的不同临界点的真阳性率(灵敏度)作为假阳性率(100-特异性)的函数。ROC曲线上的每个点表示对应于特定决策阈值的灵敏度/特异性对。这将允许在改变给定参数(例如随机森林中的树数)以帮助优化特定分类器的参数时，比较模型的优劣。虽然在比较不同类型的分类器(如随机森林与神经网络与Logistic回归)时，是否应该使用ROC曲线？我在第二张幻灯片
浏览 0提问于2018-06-27得票数 3
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手动计算AUC
、、、、
如何获得具有fpr和tpr的AUC值？Fpr和tpr仅仅是从这些公式中获得的2个浮点数：my_tpr = tp / (tp + fn)我知道这是不可能的，因为fpr和tpr只是一些浮点数，它们需要是数组，但我不知道如何做到这一点。)[:, 1]
fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test, probabilities
浏览 22提问于2018-06-14得票数 3
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我发现，当我在roc_auc_score中有负值时，sample_weight函数有时会中断。如何绘制roc曲线以及计算AUC？
是虫子吗？
浏览 0提问于2018-12-06得票数 1
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一类多类问题的ROC曲线绘制
、、、、
我正在尝试将sklearn 的思想应用到我的数据集中。我的每类ROC曲线看起来都是一条直线，不符合sklearn的例子，显示曲线的波动。modelmodel.fit(train, ytrain)下面的函数画出中华民国的曲线"], _ = roc_curve(y_test.ravel(), y_pred.
浏览 2提问于2021-12-08得票数 3
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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_classificationknn_classifier.fit(x_train, y_train)print('train roc-auc: {}'.format(
浏览 57提问于2021-02-25得票数 1
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在scikit学习中，您可以为二进制分类器计算曲线下的面积。roc_auc_score( Y, clf.predict_proba(X)[:,1] )
下面是一个有几条ROC曲线的例子，以作说
浏览 9提问于2016-09-16得票数 16
提供了一个很好的总结，在准确性相对于澳大利亚的F1和AUPR。如果是，为什么？
浏览 1提问于2020-03-18得票数 0
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我正在用KNN建立两类分类模型from sklearn.metrics import auc
------------(y_test, y_pred)
~/.local/lib/python3.6/site-packages/sklearn/metrics/ranking.py in auc(x, y, reorder然后我用了roc_auc_scor
浏览 4提问于2019-03-04得票数 6
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我正在尝试使用以下方法使用sklearn.metrics.roc_auc_score计算ROC曲线下的面积：其中actual是具有基本事实分类标签的二进制向量，predicted是具有我的分类器预测的分类标签的二进制向量。然而，我得到的roc_auc的</
浏览 1提问于2014-03-11得票数 8
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使用pROC软件包绘制ROC曲线有两个问题。
A.显着性水平或P-值是在ROC曲线下的实际(总体)面积为0.5 (零假设:面积= 0.5)时，观测样本面积在ROC曲线下被发现的概率。如果P是小的(P<0.05)，则可以得出结论，ROC曲线下的面积与0.5有显着性差异，因此有证据表明实验室测试确实具有区分这两组的能力。因此，我想计算一下，在中
浏览 2提问于2013-04-10得票数 1
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我用这个得到了ROC曲线上的点： fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(Y_test,p)
我知道metrics.roc_auc_score给出了中华民国曲线下的面积。谁能告诉我哪条命令能找到最佳的断点(阈值)？
浏览 15提问于2015-02-25得票数 81
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