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metrics.roc_curve函数介绍

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函数介绍

metrics.roc_curve 是 scikit-learn 中的一个函数,用于计算接收者操作特征曲线(Receiver Operating Characteristic, ROC)曲线的参数。

具体来说,metrics.roc_curve 函数接受真实的标签和预测标签(或预测概率值)作为输入,并返回用于绘制 ROC 曲线的假正例率(false positive rate, FPR)、真正例率(true positive rate, TPR)以及对应的阈值。

使用方法

函数的使用方法如下:

fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y_true, y_score)

其中 y_true 是真实的类别标签,y_score 是模型对样本属于正例的预测概率。

fpr 和 tpr 分别是假正例率和真正例率,分别可以用来绘制 ROC 曲线,thresholds 则是计算出的阈值。

ROC 曲线是一种用于评估二分类模型性能的工具,它以假正例率为横轴,真正例率为纵轴,可以帮助我们理解模型在不同阈值下的性能表现。通常情况下,曲线下面积(AUC,Area Under the ROC Curve)越大,模型性能越好。

通过使用 metrics.roc_curve 函数,我们可以方便地计算出绘制 ROC 曲线所需的参数,从而对模型的性能进行评估。

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