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Python はどのようにして auc インジケーターを計算しますか?
- 零下一度オリジナル
- 2017-07-19 23:27:042354ブラウズ
1. scikit-learn をインストールします
1.1 Scikit-learn は、
Python (>= 2.6 または >= 3.3)、
-
NumPy (>= 1.6.1)、
に依存します。 -
SciPy (>= 0.9).
上記の 3 つの依存関係のバージョンをそれぞれ確認します。
python -V 結果: Python 2.7.3
python -c 'import scipy; print scipy.version.version' scipy version 結果: 0.9.0
python -c "import numpy; print numpy.version.version" numpy 結果: 1.10.2
1.2 Scikit-learn のインストール
NumPy、SciPy、Python がインストールされており、すべての要件を満たしている場合1.1 の条件を満たしている場合は、 sudo pip install -U scikit-learn を直接実行してインストールを実行できます。
2. auc インジケーターを計算します
sklearn.metrics y_true = np.array([0, 0, 1, 1 y_scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8 roc_auc_score(y_true, y_scores) 输出：0.75
<br>
3. Roc カーブを計算します
sklearn y = np.array([1, 1, 2, 2 scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8 fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y, scores, pos_label=2 thresholds 输出： array([ 0. , 0.5, 0.5, 1. ]) array([ 0.5, 0.5, 1. , 1. ]) array([ 0.8 , 0.4 , 0.35, 0.1 ])
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