roc_curve的参数是什么?
时间: 2024-01-08 17:04:35 浏览: 37
`roc_curve`是一个用于计算ROC曲线的函数,其参数如下:
- `y_true`:一个长度为`n_samples`的数组,表示样本的真实标签,标签必须为二元(二分类)。
- `y_score`:一个长度为`n_samples`的数组,表示样本的模型预测得分(或概率)。
- `pos_label`:标识正类的标签值,默认为1。
- `sample_weight`:一个可选的长度为`n_samples`的数组,表示样本的权重。
- `drop_intermediate`:一个可选的布尔值,表示是否删除在排序后阈值相同的元素。默认为True。
函数的返回值为三个数组`fpr`、`tpr`和`thresholds`,分别表示不同阈值下的假正率、真正率和阈值。
相关问题
plot_roc_curve函数参数是什么? plot_roc_curve函数参数是什么?
plot_roc_curve函数的参数包括以下几个:
- `estimator`:分类器或者已经训练好的分类模型。
- `X`:特征矩阵。
- `y`:目标变量。
- `name`:ROC曲线的名称。
- `ax`:用于绘制ROC曲线的坐标轴。
- `pos_label`:正类标签。
- `average`:对于多类问题,选择计算ROC曲线的方式。默认情况下为"macro",可以选择"micro"或"weighted"。
- `sample_weight`:样本权重。
这些参数可以根据具体使用情况进行调整。
roc_curve参数
roc_curve()是用于计算ROC曲线的函数,其参数如下:
1. y_true: 真实标签,一般为0或1的一维数组或Series。
2. y_score: 模型预测的标签得分,一维数组或Series。
3. pos_label: 正例的标签值,一般为1,默认为None。
4. sample_weight: 样本权重,可选参数,默认为None。
5. drop_intermediate: 是否舍弃中间值,可选参数,默认为True。
函数返回三个值:
1. fpr: false positive rate,一维数组或Series。
2. tpr: true positive rate,一维数组或Series。
3. thresholds: 阈值,一维数组。