我正在对现有数据框执行k-foldXV，我需要获得AUC分数。问题是-有时测试数据只包含0，而不包含1!我尝试使用this例如，但数字不同:importnumpyasnpfromsklearn.metricsimportroc_auc_scorey_true=np.array([0,0,0,0])y_scores=np.array([1,0,0,0])roc_auc_score(y_true,y_scores)我得到这个异常:ValueError:Onlyoneclasspresentiny_true.ROCAUCscoreisnotdefinedinthatcase.在这种情况下是否
我正在尝试使用sklearn.metrics.roc_auc_score使用以下方法计算ROC曲线下的面积:roc_auc=sklearn.metrics.roc_auc_score(actual,predicted)其中actual是一个带有真实分类标签的二元向量，predicted是一个带有我的分类器预测的分类标签的二元向量。但是，我得到的roc_auc的值与准确度值(标签被正确预测的样本的比例)完全相似。这不是一次性的事情。我在不同的参数值上尝试我的分类器，每次我都得到相同的结果。我在这里做错了什么？ 最佳答案 这是因为您传递
在scikitlearn中，您可以使用以下方法计算二元分类器的曲线下面积roc_auc_score(Y,clf.predict_proba(X)[:,1])我只对误报率小于0.1的曲线部分感兴趣。Givensuchathresholdfalsepositiverate,howcanIcomputetheAUConlyforthepartofthecurveupthethreshold?这里有几个ROC曲线的例子，用于说明:scikit学习文档展示了如何使用roc_curve>>>importnumpyasnp>>>fromsklearnimportmetrics>>>y=np.arra
我正在尝试为我的SVM找到参数，这些参数会给我最好的AUC。但是我在sklearn中找不到AUC的任何评分函数。有人有想法吗？这是我的代码:parameters={"C":[0.1,1,10,100,1000],"gamma":[0.1,0.01,0.001,0.0001,0.00001]}clf=SVC(kernel="rbf")clf=GridSearchCV(clf,parameters,scoring=???)svr.fit(features_train,labels_train)printsvr.best_params_那我可以用来做什么？？？获得高AUC分数的最佳参数？
按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭10年前。我是python机器学习的新手，因此请原谅我天真的问题。python中是否有用于实现神经网络的库，这样它也可以为我提供ROC和AUC曲线。我知道python中实现神经网络的库，但我正在寻找一个库，它也可以帮助我绘制ROC、DET和AUC曲线。
我对cross_val_score评分指标“roc_auc”和我可以直接导入和调用的roc_auc_score之间的区别感到困惑。文档(http://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#scoring-parameter)表明指定scoring='roc_auc'将使用sklearn.metrics.roc_auc_score。但是，当我使用scoring='roc_auc'实现GridSearchCV或cross_val_score时，我收到的数字与直接调用roc_auc_score时截然不同。这是我的代码，用于
我想计算我的分类器的AUC、精确度和准确度。我在做监督学习:这是我的工作代码。此代码适用于二进制类，但不适用于多类。请假设您有一个包含二进制类的数据框:sample_features_dataframe=self._get_sample_features_dataframe()labeled_sample_features_dataframe=retrieve_labeled_sample_dataframe(sample_features_dataframe)labeled_sample_features_dataframe,binary_class_series,multi_cla
我很难理解scikit-learn中roc_auc_score()和auc()之间的区别(如果有的话)。我想预测具有不平衡类的二进制输出(Y=1约为1.5%)。分类器model_logit=LogisticRegression(class_weight='auto')model_logit.fit(X_train_ridge,Y_train)Roc曲线false_positive_rate,true_positive_rate,thresholds=roc_curve(Y_test,clf.predict_proba(xtest)[:,1])AUC的auc(false_positive
我有一个用keras编写的多输出(200)二进制分类模型。在此模型中，我想添加其他指标，例如ROC和AUC，但据我所知，keras没有内置的ROC和AUC指标函数。我尝试从scikit-learn导入ROC、AUC函数fromsklearn.metricsimportroc_curve,aucfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense...model.add(Dense(200,activation='relu'))model.add(Dense(300,activation='relu'))model.add
ROC和AUCAUC是一种模型分类指标，且仅仅是二分类模型的评价指标。AUC是AreaUnderCurve的简称，那么Curve就是ROC（ReceiverOperatingCharacteristic），翻译为"接受者操作特性曲线"。ROC曲线由两个变量TPR和FPR组成，这个组合以FPR对TPR，即是以代价(costs)对收益(benefits)。x轴为假阳性率（FPR）：在所有的负样本中，分类器预测错误的比例FPR=FPFP+TNFPR=\frac{FP}{FP+TN}FPR=FP+TNFPy轴为真阳性率（TPR）：在所有的正样本中，分类器预测正确的比例（等于Recall）TPR=TP
