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我想绘制接收器的工作特性曲线，所以我做以下工作：predictions = auto_wclf.predict_proba(X_test)roc_auc = auc= %0.2f' % roc_auc)
plt.legend(loc='lower right&
浏览 2提问于2015-03-10得票数 1
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/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py in __call__(self, *args, **kwargs)
File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python//loc
浏览 32提问于2019-08-20得票数 2
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我已经使用Tensorflow构建了一个二进制分类器，现在我想使用AUC和准确性来评估分类器。, y: batch_ys, dropout_keep_prob:1.})
train_auc = sess.run(auc, feed_dict={X: batch_xs, y: batch_ys,[T=DT_FLOAT, _class=["loc:@auc/false_positives"], _device="/job:localhost/replica:0
浏览 5提问于2016-09-11得票数 9
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我不确定我做的对不对，因为这是我第一次画我自己的机器人曲线.我在用Scikit学情节..。把每一班都单独画出来是对的吗。分类器是否未能对蓝色类进行分类？calculating the probability of the second classauc=metrics.auc(fpr, tpr)
f
浏览 0提问于2016-01-20得票数 5
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然后给出一个测试集，我执行以下操作来找到ROC AUC： probas3 =probas = probas / 3.0
roc_auc= auc(fpr, tpr)
然而，我需要做的是3折交叉验证，然后绘制ROC曲线和输出AUC。所以基本上我会在每个文件夹之后使
浏览 2提问于2014-04-02得票数 0
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下面您可以找到训练和测试(看不见)设置的每一轮的AUC。正如您所看到的，测试集的AUC接近于0。你能帮我理解一下发生了什么吗？[1] test-auc:0.25 train-auc:0.947957[5] test-<
浏览 10提问于2017-01-31得票数 1
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, auc_dynamic_op = sess.run(auc_dynamic, {pds:y_pred, lbs:y_true}) print("1st run.Auc val %.7f, op: %s&q
浏览 40提问于2019-04-08得票数 0
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Available 472/472 - 1s - loss: 0.7242 - acc:0.6288 - auc_1: 0.6494 - val_loss: 0.5680 - val_acc: 0.7000 - 124/124 - 0s - loss:Available
metrics are: loss,acc,auc_2,val_l
浏览 46提问于2020-08-27得票数 0
我使用Python使用以下代码执行GridSearch和H2O，from', False)
/Users/stereo/.pyenv/versions/3.5.2/lib/python3.5/site-packages/h2o/grid/grid_search.py inmodel_id in c_valu
浏览 4提问于2016-10-21得票数 1
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我正在使用Python3.6，sklearn.svm.OneClassSVM来练习开放支持向量机，我想我想评估我通过decision_function计算的值。是否只能使用预测标签和真实标签来获取ROC、AUC值？y_score = oneclass.decision_function(testing_data)
roc_auc = metrics.roc_auc_score
浏览 2提问于2019-05-20得票数 0
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= roc_auc_score(testy, probabilities)print('ROC AUC=%.3f' % (auc))
编辑了，我无法解决的问题是计算ROC & AUC，因为我不知道如何将数据表示为
浏览 7提问于2021-07-30得票数 0
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我很难在python中绘制OneClassSVM的AUC图(我正在使用sklearn来生成混乱矩阵，比如[[tp, fp],[fn,tn]]和fn=tn=0。from sklearn.metrics import roc_curve, aucroc_auc= auc(fpr, tpr) # this generates ValueError[1]
print "Area under
浏览 1提问于2015-01-19得票数 4
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我正在尝试使用前一个训练时期的输出来实现对神经网络输出的约束。我尝试使用tf.assign()来更新保存输出的变量的值，但结果是它保存了初始值。
浏览 4提问于2020-10-14得票数 0
metrics=[tf_auc_roc,sci_auc_roc])
File "/mnt/lustrefs/rakvee/miniconda3/envs/docker_pip2/lib/python3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/metrics/ranking.py", line 349, in roc_a
浏览 32提问于2019-06-12得票数 1
我使用的是新的tensorflow版本，它的auc度量定义为tf.keras.metrics.AUC()。该模型编译和运行良好，但当我加载模型时，它无法识别auc度量函数。我已经添加了所需的导入功能。/model_test.h5', custom_objects= {'AUC': tf.keras.metrics.AUC()})
I have also t
浏览 122提问于2020-05-30得票数 2
使用Python2.7，我试图为SVC模型执行AUC和准确性分数的网格搜索。我得到如下所示的错误。clf_stand_auc.fit(X_train, y_train)
print('Test of AUC: ', roc_auc_score(y_test, y_
浏览 3提问于2019-05-03得票数 0
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。
浏览 1提问于2012-04-25得票数 10
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对python来说还是个新手。我有一个机器学习脚本，我想做的是，每次运行脚本时，我都想保存结果。但我不明白的是，如果所有代码都在一个脚本中，如何在不覆盖的情况下保存结果？举个例子： auc_score = cross_val_score(logreg_model, X_RFECV, y_vars, cv=kf, scoring='roc_auc').mean()def auc_log():
auc_scores.append(<e
浏览 21提问于2019-12-18得票数 0
我正在问一个后续的问题，这是我以前在后提出的.我只在Python learn中使用默认设置。似乎优化是在AUC-ROC，但我更感兴趣的是优化精确召回。以下是我的密码。decision_function(X_test)roc_auc= auc(false_positive_rate, true_positive_rate)
print 'AUC<
浏览 2提问于2016-02-28得票数 6
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ROC AUC score is not defined in that case./lib/python3.6/site-packages/sklearn/metrics/ranking.py", line 277, in roc_auc_score File "/home/mikedoho/anaconda3/lib/<
浏览 1提问于2018-12-13得票数 0
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