python中的库用于神经网络绘制ROC,AUC,DET
以下是关于Python中用于神经网络绘制ROC、AUC、DET的库的答案：
库名称：sklearn
sklearn是一个非常强大的Python库，它包含了许多用于机器学习和数据挖掘的算法。在神经网络绘制ROC、AUC、DET时，sklearn提供了一些非常有用的工具。
分类：
sklearn可以用于分类问题，包括神经网络的训练和评估。
优势：
- 提供了许多常用的机器学习算法，包括神经网络算法。
- 提供了许多用于数据挖掘和机器学习的工具，包括数据预处理、特征选择、模型评估等。
- 提供了许多常用的评估指标，包括ROC、AUC、DET等。
应用场景：
sklearn可以用于各种机器学习任务，包括图像识别、自然语言处理、文本分类等。
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我对python中的机器学习是个新手，因此请原谅我天真的问题。在python中有没有一个用来实现神经网络的库，这样它也可以给我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。
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sklearn.metri
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库(PROC) rf.roc<-roc(RF_in
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Roc.default中的错误(response，predictor，auc = TRU
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如何使用python代码从y_true和y_pred值中计算y_true中单类的auc或roc或auc-roc得分。我曾经在堆栈溢出和互联网上检查过各种类似的问题，但是任务没有解决，或者输出不是预期的。
下面是y_true和y_pred值的示例。，我检查了python库的各种内置函数，发现虽然可以找到真阳性率，但假阳性率显示为nan或不是一个数字。tensorflow和(或) th
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我有一个增强的树模型，以及测试数据集的概率和分类。我正在尝试为相同的roc_curve绘制图形。但是我不知道如何在scikit learn中定义roc曲线的阈值/alpha。from sklearn.metrics import precision_recall_curve,roc_curve,auc, average_precision_score
tpr = dict()
<
浏览 1提问于2018-02-07得票数 4
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(ROC)：当我运行该链接中给出的测试示例时，它很快就会运行。from sklearn.metrics import roc_curve, auc
training = 'd
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我试图用pyhton matplotlib库绘制ROC曲线。我想将这条曲线显示为一条盘子线，并在下面的图片中显示一个标记：
这是我的密码：fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(test_Y, predict_proba)plt.plot(fpr, tpr, label=&#
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fpr, tpr = sklearn.metrics.roc_curve(y
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