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2
回答
sklearn.metrics
中
的
AUC
分数
是多少
?
、
、
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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1
回答
如何在sklearn
中
获取用于二进制分类
的
roc
auc
、
、
、
、
我有一个二进制分类问题,我想要计算结果
的
roc_
auc
。为此,我使用sklearn以两种不同
的
方式完成了它。我
的
代码如下。代码1: from
sklearn.metrics
import make_scorer myscore = make_scorer代码2: y_score = cross_val_predict(clf, X, y, cv=k_fold, method="
浏览 24
提问于2020-03-25
得票数 1
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1
回答
sklearn多类roc
auc
得分
、
、
、
如何在sklearn
中
获得多类分类
的
roc
auc
分数
?二进制 # this worksfrom
sklearn.metrics
import roc_
auc
_scoreytest = [0,1,2,3,2,2,1,0,1] roc_
auc
_score(ytest, ypreds,average
浏览 69
提问于2020-08-07
得票数 1
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3
回答
在拟合模型时更改默认
的
RandomForestClassifier
的
“
分数
”函数?
、
我使用来自RandomForestClassifier
的
sklearn执行拟合操作我不知道如何更改评估指标,我假设它在这里是精确
的
。示例:所以,我
的
问题是:我可以对来自sklearn
的
sklearn做同样
的
处理吗?我需要将我<e
浏览 5
提问于2016-03-12
得票数 6
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2
回答
如何找到CNN模型
的
ROC曲线和
AUC
评分(keras)
、
、
、
、
我是深度学习
的
新手。我正在尝试为下面的代码生成ROC曲线。我正在使用keras。类大小为10,图像为100* 100* 3
的
RGB图像。 我浏览了这个链接。我
的
问题也是一样
的
,但我找不到真正
的
标签。我是这个领域
的
新手,所以请帮助我。我也在这个网站上寻找真正
的
标签。epochs=200)score = model.evaluate_generator(test_generator) print(score) 现在请帮助我获得
AUC</
浏览 248
提问于2020-11-30
得票数 1
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2
回答
如何评估随机森林分类器
的
性能?
、
、
、
我在上找到了一个示例脚本,用于使用随机森林(见下文)对土地覆盖进行分类,我正试图使用该脚本来磨练我
的
技能。我有兴趣评估随机森林分类
的
结果。例如,如果我在R中使用randomForest执行分析,我将使用来自randomForest包
的
varImpPlot()来评估变量
的
重要性:...varImpPlot(myrf) 为了了解错误率
的
开箱即用估计和分类
的
误差
浏览 11
提问于2015-03-19
得票数 0
1
回答
使用GradientBoostingClassifier保存和加载经过训练
的
joblib.dump
、
、
、
、
我试图使用以下代码使用GradientBoostingClassifier保存经过训练
的
joblib.dump:NI=int(len(X_tr)*trained classifier一旦对分类器进行了训练和保存,我就关闭终端,打开一个新
的
终端并运行以下代码来加载分类器并在保存
的
测试数据集中测试它(Y[Ii],Pi[Ii],pos
浏览 2
提问于2017-10-26
得票数 2
5
回答
roc_
auc
_score - y_true
中
只存在一个类
、
、
我正在做一个k折叠十五
的
现有数据,我需要得到
AUC
的
分数
。问题是--有时测试数据只包含0,而不是1!我尝试使用示例,但使用不同
的
数字:from
sklearn.metrics
import roc_
auc
_scorey_scores = np.array([1, 0, 0, 0])我得
浏览 3
提问于2017-07-17
得票数 24
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1
回答
如何实现多输出分类器
的
网格搜索?
、
、
、
、
我正在处理一个数据集,必须做出两个预测,即两列y,每列也是多类
的
。所以,我正在使用带有MultiOutput分类器
的
XGBoost,为了调优它,我想使用网格搜索CV。min_child_weight':[4]} param_grid = param_test1, scoring='roc_
auc
5 gsearch1 = GridSearchCV(estimator =model, 6 param_grid = para
浏览 1
提问于2020-08-12
得票数 1
3
回答
ValueError:不支持多类格式,xgboost
、
我
的
第一个多类分类。我有值X和Y。Y有5个值0,1,2,3,4。但我得到这个“不支持多类格式”。我知道我需要在xgb_params中使用num_class,但是如果我使用‘num_xgb_params’:range(0,5,1),那么对于估计器XGBClassifier来说,就会得到无效
的
参数num_classtest_size=0.3, random_state=42) xgb_grid = grid_search.GridSearchCV(xgb_model, xgb_params, scoring='roc_
auc
浏览 8
提问于2017-05-19
得票数 7
1
回答
利用Jaccard系数预测网络
中
可能
的
链路
、
、
我使用Jaccard系数来预测新闻
中
的
链接,然后得到我预测
的
AUC
分数
。我
的
代码可以工作,但是每次它给我一个不同
的
分数
,因为每次它随机选择不同
的
节点作为训练集。假设我想运行1000个预测
分数
,并存储它们,然后得到这些
分数
的
平均值。我需要在代码
中
添加/更改什么?Score for Jaccard Coefficient from sklearn impor
浏览 7
提问于2022-09-11
得票数 0
2
回答
如何确定roc_
auc
_score
中
的
阳性类?
、
、
、
我想使用roc_
auc
_score来评估分类器
的
性能,但是我不确定给出正确
的
参数是什么。
auc
= roc_
auc
_score(test_Labels,score[:,1]) train_Labels和test_Labels是一维向量,0在前面,1在后面:[0,
浏览 2
提问于2020-01-08
得票数 1
1
回答
带滑雪
的
roc曲线[python]
、
、
我对使用roc库有一个理解上
的
问题。我正在编写一个程序来评估探测器(haar级联,神经元网络),并想对它们进行评估。因此,我已经将数据保存在一个文件
中
,格式如下: 0.43 FP 0.82 TN 而TP表示真阳性,FP -假阳性,FN -假阴性,TN -真阴性。在我
的
案例
中
,y_true和y_score是什么?之后,我把它写进
auc
= sklearn.metric.
auc
(fpr, tpr)
浏览 10
提问于2016-01-02
得票数 9
1
回答
使用来自Statsmodel实例
的
preds从sklearn获取
AUC
、
、
我有一个逻辑回归,我想知道它
的
AUC
。# pseudocode result=logit_model.fit()from
sklearn.metrics
import roc_
auc
_score代码运行后,我得到了
AUC</
浏览 2
提问于2021-01-07
得票数 0
1
回答
我应该如何获得负类
的
AUC
?
我使用来计算我
的
二进制分类模型
的
AUC
值:它返回0.810477872581根据我
的
理解,它代表了模型识别积极类
的
程度。 然而,我也想知道另一面:我也想计算负类
的
AUC
。我怎么发动汽车呢?我应该使用"average“参数吗?==============================================
浏览 7
提问于2017-02-06
得票数 0
1
回答
sklearn
auc
score - diff metrics.roc_
auc
_score & model_selection.cross_val_score
、
、
、
计算客户流失,使用不同
的
roc_
auc
评分,我得到了3个不同
的
分数
。
分数
1和3接近,与
分数
2有显著差异。感谢您
的
指导,为什么会有这样
的
差异,哪一个可能是首选?非常感谢!from sklearn.model_selection import cross_val_score param_gridgini', max_feat
浏览 0
提问于2018-03-29
得票数 1
1
回答
如何修复yelp/python抓取?
、
这是我
的
任务 对于一家好坏参半
的
餐厅,从Yelp上收集至少400条完整
的
评论和评级。重新编码评级。1-3 =负,4-5 =正。清理和预处理数据(删除标点符号,删除停用词,将所有单词转换为小写)。拆
分数
据70/30并开发朴素贝叶斯、决策树和逻辑回归模型(10分)报告每个型号
的
召回率、精确度、F1、准确性和
AUC
(5分)选择用于比较模型
的
最佳指标,并解释您
的
理论基础。确定最佳模型 我把这段代码放在: from sklearn.naive_bay
浏览 17
提问于2021-03-17
得票数 1
1
回答
AutoEncoder和IsolationForest
的
ROC评分
、
、
、
、
我是机器学习领域
的
新成员&我正在(试图)实现异常检测算法,一种算法是借助tensorflow库
的
keras实现
的
自动编码器,另一种是借助sklearn库实现
的
IsolationForest,我想将这些算法与roc_
auc
_score ( )进行比较,但我不确定是否正确。在roc_
auc
_score函数
的
文档
中
,我可以看到,对于输入,应该如下所示: sklearn.metrics.roc_
auc
_score(y_true,y_s
浏览 4
提问于2019-11-16
得票数 1
1
回答
为什么我会得到不同
的
roc_
auc
_scores?
、
我正在处理一个二进制分类问题,并使用下面的代码来使用5倍交叉验证来查找ROC_
AUC
分数
(每倍)。=
auc
(fpr,tpr) plt.plot(fpr,tpr,lw=2,alpha=1,label='Fold %d (
AUC
=%0.4f)'%
分数
之外,我还想计算其他性能指标,如准确性、精确性、每张回忆。因此,我使用了下面的代码,但是我在这里获得
的
ROC_
AUC
分数</
浏览 1
提问于2021-04-14
得票数 0
回答已采纳
1
回答
根据多个列值绘制多个ROC
、
、
、
假设我已经从csv文件
的
3列
中
检索到了3个数组,它们是:y2=['1', '1', '1', '0', '0'];我如何绘制两个ROC,使得
浏览 18
提问于2016-08-29
得票数 0
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