Результаты поиска по запросу "auc"
Как рассчитать AUC с тензорным потоком?
Я построил двоичный классификатор, используя Tensorflow, и теперь я хотел бы оценить классификатор, используя AUC и точность.Что касается точности, я могу ле...
Выбор функции в карете rfe + sum с ROC
Я пытался применить рекурсивный выбор функций с помощью пакета каретки. Что мне нужно, так это то, что ссылка использует AUC в качестве показателя производительности. После поисков в течение месяца я не могу заставить процесс работать. Вот код, ...
Получив эти результаты, созданные вручную, вы можете передать их для любой из функций точности / возврата, которым необходимо изменить пороговое значение. Это не идеально, но, по крайней мере, дает представление о том, насколько хорошо граница принятия решений используется для классификации.
тоящее время я работаю с кривыми auc-roc и, скажем, у меня есть классификатор без ранжирования, например SVM с одним классом, где прогнозы либо 0, либо 1, а прогнозы не преобразуются в вероятности или оценки легко, если я не хочу вместо того, ...
Вычисление кривой точного восстановления по пакету PRROC в R
Мой вопрос относится кэтот вопрос. Я заинтересован в вычислении кривой точности-отзыва (PRC) и области в рамках PRC. Я нашел хороший пакет RPRROC сделать обе...
Выбор функции в карете rfe + sum с ROC
Я пытался применить рекурсивный выбор функций с помощью пакета каретки. Что мне нужно, так это то, что ссылка использует AUC в качестве показателя производит...
Хотел бы я пометить это как ответ тоже. Ранее я заметил, что в наборе данных было больше нулей. Это объясняет высокую точность оценки. Еще раз спасибо!
ощьюLogisticRegression класс вscikit-learn по версиинабор данных задержки рейса [https://www.kaggle.com/usdot/flight-delays/data]. я используюpandas выбрать несколько столбцов: df = df[["MONTH", "DAY_OF_MONTH", "DAY_OF_WEEK", "ORIGIN", ...
Вы можете использовать положительный класс y_score = tree_model.predict_proba (X_test) [:, 1] или просто прогноз y_score = tree_model.predict (X_test)
аюсь найтиКривая ROC а такжеКривая AUROC для дерева решений. Мой код был что-то вроде clf.fit(x,y) y_score = clf.fit(x,y).decision_function(test[col]) pred = clf.predict_proba(test[col]) print(sklearn.metrics.roc_auc_score(actual,y_score)) ...