我试图绘制一个接收者操作特性(ROC)曲线与交叉验证，遵循提供的sklearn的文档。但是，下面的导入在python2和python3中都给出了一个python3。from sklearn.metrics import plot_roc_curveTraceback (most recent call last):ImportError: cannot import name
浏览 36提问于2020-02-20得票数 6
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如何使用scikit学习或任何其他python库为csv文件绘制roc曲线，如下所示：0, 0.2031, 0.2640, 0.291
...
浏览 0提问于2014-04-17得票数 0
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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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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 the
浏览 1提问于2015-01-19得票数 4
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不平衡测试数据的ROC AUC score值明显高于平衡测试数据。这怎麽可能？我觉得ROC AUC的分数不应该有什么不同吗？
浏览 0提问于2019-08-15得票数 1
我正在尝试计算roc_curve，但是我得到了这个错误消息 File "script.py", line 94, in <module> File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/sklearn/met
浏览 3提问于2016-03-12得票数 2
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绘制roc曲线：<data cleaning/scrubbing>.....rf.perf = performance(rf.predictionlogistic reg...如果我想运行一个xgboost分类并随后
浏览 2提问于2015-11-04得票数 4
我想把我的ROC曲线，科基尔尼实现，所以我尝试了以下：false_positive_rate, recall, thresholds(y_test, prediction)/usr/local/lib/python2.7/site-packages/sklearn/metrics/metrics.py:705:not (np.all(classes ==
浏览 2提问于2015-02-08得票数 5
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我希望使用Python从ROC曲线中获得最佳阈值。我知道如何用协和弦函数在R中这样做，但在Python中似乎找不到类似的函数。这就是我显示ROC曲线的方式 plt.figure()
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', label='ROC curve (area = %0.2f)' % metrics.auc(
浏览 0提问于2019-05-19得票数 5
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改写为MWE： File "Feb22so.py", line 29, in test_roc_vals File "/user/pkgs/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/sklearn/
浏览 35提问于2018-02-22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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我使用的是scikit learn中的指标模型中的'roc_curve‘。该示例显示应在'auc'之前调用'roc_curve'，类似于：然后： r = metrics.auc(fpr, tpr) File "
浏览 2提问于2013-07-17得票数 2
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我直接从这里拿起ROC代码：tpr = dict()for i in range(46):fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_pred[:, i])
roc_auc[i] = auc(fpr[
浏览 1提问于2014-08-05得票数 2
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(testy, probabilities)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数据帧，测试分割的大小应该与预测的概率相同/sklearn/metrics/_ranking.py", line 542, in roc_auc_score
return _average_binary_score(partial(_binary_roc_auc_sc
浏览 7提问于2021-07-30得票数 0
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R中的多类ROC曲线
、、、
我对ROC曲线的概念很陌生。我试着通过阅读网上的一些教程来理解它。我在python中找到了一个非常好的示例，这是很有用的。library(pROC)multiclass.roc(aSAH$gos6, aSAH$s100b)
但是，我不知道如何解释(因为我不知道R)。
浏览 1提问于2012-07-11得票数 2
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这是python的代码：model_logistic.fit(train_xpred_logistic = model_logistic.predict(test_x) #mean:0.0235 var:0.023pred_lm <- pred
浏览 4提问于2016-06-17得票数 3
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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。# Get ROC false_positive_rate, true_positive_rate, thresholds = roc_curve(y_test, y_score)
roc_auc = auc(false_positive
浏览 2提问于2016-02-28得票数 6
datetime_format=' %d-%m',alines= +'ROC20= '+(ROC20)+ ' ' +'ROCmean= '+(ROCmean),figscale=0.5)
浏览 0提问于2021-02-02得票数 1
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谁能告诉我如何在python中从ROC曲线计算等错误率(EER)？在scikit learn中，有计算roc曲线和auc的方法，但没有找到计算EER的方法。from sklearn.metrics import roc_curve, auc我想我实现了我自己。 x + y - 1.0 = 0.0
浏览 4提问于2015-02-05得票数 16
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。)
或,值得一提的是，我检查了pythontensorflow和(或) theano和/或py手电筒和/或caffe和/或sklearn和/或其他python库或修改后的pyt
浏览 2提问于2019-10-28得票数 2
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