文件名称:
利用scikitlearn画ROC曲线实例
开发工具:
文件大小: 65kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-19
详细说明：一个完整的数据挖掘模型，最后都要进行模型评估，对于二分类来说，AUC，ROC这两个指标用到最多，所以 利用sklearn里面相应的函数进行模块搭建。
具体实现的代码可以参照下面博友的代码，评估svm的分类指标。注意里面的一些细节需要注意，一个是调用roc_curve 方法时，指明目标标签，否则会报错。
具体是这个参数的设置pos_label ，以前在unionbigdata实习时学到的。
重点是以下的代码需要根据实际改写：
mean_tpr = 0.0
mean_fpr = np.linspace(0, 1, 100)
all_tpr = []
y_target = np.
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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