R的ROCRpackage提供用于绘制ROC曲线的选项，这些选项将沿曲线进行颜色编码和标记阈值:我能用Python得到的最接近的东西是这样的fromsklearn.metricsimportroc_curvefpr,tpr,thresholds=roc_curve(qualityTrain.PoorCare,qualityTrain.Pred1)plt.plot(fpr,tpr,label='ROCcurve',color='b')plt.axes().set_aspect('equal')plt.xlim([-0.05,1.05])plt.ylim([-0.05,1.05])给出是否
我想知道是否有一种方法可以在pyplot曲线下填充垂直渐变，就像在这个快速模型中一样:我在StackOverflow上发现了这个hack，如果我能弄清楚如何使彩色贴图垂直，我不介意多边形:HowtofillrainbowcolorunderacurveinPythonmatplotlib 最佳答案 可能有更好的方法，但这里是:frommatplotlibimportpyplotaspltx=range(10)y=range(10)z=[[z]*10forzinrange(10)]num_bars=100#morebars=smoot
Scikit学习问题l无法使用Sklearn和sklearn.grid_search的learning_curve。当我执行importsklearn(有效)fromsklearn.clusterimportbicluster(有效)。我尝试重新安装scikit-learn也仍然是同样的问题。我正在使用python3.5.6，Scikit-learn版本0.20.0Window10。importsklearnfromsklearn.model_selectionimportStratifiedKFold,cross_val_score,train_test_splitfromsklea
我是scipy和matplotlib的新手，我一直在尝试使函数适应数据。ScipyCookbook中的第一个示例效果非常好，但是当我尝试从文件中读取点时，我给出的初始系数(下面的p0)似乎从未真正改变过，协方差矩阵始终是INF。我试过在一行之后拟合数据，但无济于事。我导入数据的方式有问题吗？如果可以，是否有更好的方法？importmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.optimizeimportcurve_fitimportscipyassywithopen('data.dat')asf:noms=f.readline().split('\t')dtipus=
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
我正在以迭代方式使用scipy.optimize.curve_fit()。我的问题是，当它无法适应整个程序(因此迭代)停止的参数时，这是它给出的错误:RuntimeError:找不到最佳参数:调用函数的次数已达到maxfev=800。我明白为什么一直装不下。我的问题是有什么方法可以用Python3.2.2编写程序来忽略此类事件并继续进行？ 最佳答案 在优化未能找到解决方案的情况下，您可以使用标准Python异常处理来捕获curve_fit引发的错误。所以像这样:try:popt,pcov=scipy.optimize.curve_f
我使用scikit-learn训练了一个ExtraTreesClassifier(gini指数)，它非常适合我的需要。准确性不太好，但使用10折交叉验证，AUC为0.95。我想在我的工作中使用这个分类器。我是ML的新手，所以如果我问你一些概念上的错误，请原谅我。我绘制了一些ROC曲线，据此，我似乎有一个特定的阈值，我的分类器开始表现良好。我想在拟合分类器上设置这个值，所以每次我调用预测时，分类器都会使用该阈值，我可以相信FP和TP率。我也看到了这篇文章(scikit.predict()defaultthreshold)，其中指出阈值不是分类器的通用概念。但由于ExtraTreesCla
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
我正在用Python编写一个程序，它将高斯和洛伦兹形状拟合到一些给定的共振数据。我最初开始使用scipy.optimize.leastsq，但在从协方差矩阵中检索优化参数中的错误时遇到困难后改为使用optimize.curve_fit。我已经定义了一个函数来拟合高斯和洛伦兹的总和:defmix(x,*p):ng=numgp1=p[:3*ng]p2=p[3*ng:]a=sumarray(gaussian(x,p1),lorentzian(x,p2))returna其中p是拟合参数的初始猜测数组。这是使用curve_fit调用它的实例:leastsq,covar=opt.curve_fit
