np.array(y_score)

这是将一个列表 y_score 转换成 NumPy 数组的代码。NumPy 是一个 Python 科学计算库，提供了高效的多维数组和矩阵计算功能。通过使用 np.array() 函数可以将 Python 中的列表转换为 NumPy 数组，从而可以使用 NumPy 的各种函数和方法对数组进行操作和计算。

相关问题

y_true = np.array([0, 1, 1, 1, 1]) y_score = np.array([0.4, 0.4, 0.55, 0.8, 0.7]) fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y_true, y_score)

这段代码是在使用Python中的sklearn.metrics模块中的roc_curve函数计算二分类模型的ROC曲线。y_true是真实标签，y_score是模型的预测概率值。函数会返回三个值：fpr（假正率）、tpr（真正率）和thresholds（阈值）。使用这三个值可以绘制出ROC曲线，从而评估二分类模型的性能。

np.append(np.array(y_score), tf.sigmoid(preds).numpy(), axis=0)什么意思

这段代码的意思是将 np.array(y_score) 和 tf.sigmoid(preds).numpy() 沿着 axis=0 的方向（即竖直方向）进行拼接，并返回拼接结果。其中 np.array(y_score) 和 tf.sigmoid(preds).numpy() 都是 numpy 数组。np.append() 是 numpy 库中的函数，用于进行数组拼接。