python calibration_curve
时间: 2023-10-07 22:02:41 浏览: 45
Python中的calibration_curve是一个用于评估分类器校准性能的函数。在机器学习中,分类器的校准性能是指分类器输出的概率估计与预测实际正确概率之间的一致性。
calibration_curve函数主要用于绘制校准曲线和计算校准误差。它接受两个参数:y_true和y_prob。
y_true是一个包含实际标签的一维数组,其中包含每个样本的真实类别。y_prob是一个包含分类器预测的概率估计的一维数组,其中包含每个样本属于正类的概率。
校准曲线描述了分类器的概率估计与预测实际正确概率之间的关系。通过绘制校准曲线,我们可以观察到分类器的校准性能。
calibration_curve函数会返回三个参数:fraction_of_positives,mean_predicted_value和calibration_errors。
fraction_of_positives是一个包含0到1之间均匀间隔的数列,表示在该区间内预测为正类的样本比例。
mean_predicted_value是一个包含对应fraction_of_positives中每个值的平均概率估计。
calibration_errors是一个包含对应fraction_of_positives中每个值的校准误差,校准误差是分类器估计的概率与实际概率之间的差异。
使用calibration_curve函数,我们可以通过绘制校准曲线来评估分类器的校准性能。校准曲线越接近理想的对角线,表示分类器的校准性能越好。校准误差越小,也表示分类器的校准性能越好。通过分析校准曲线和校准误差,我们可以选择最合适的分类器,并进行必要的调整。