python 决策树roc曲线 / 张生荣

Python中ROC曲线绘制

首先以支持向量机模型为例先导入需要使用的包,我们将使用roc_curve这个函数绘制ROC曲线! from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics i ...

前言 ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣.这篇文章将先简单的介绍ROC和AU ...

ROC 结果源数据:鸢尾花数据集(仅采用其中的两种类别的花进行训练和检测) Summary features:['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'p ...

基本概念 precision:预测为对的当中,原本为对的比例(越大越好,1为理想状态) recall:原本为对的当中,预测为对的比例(越大越好,1为理想状态) F-measure:F度量是对准确率和召 ...

目录多条ROC曲线绘制函数绘制效果调用格式与方法详细解释和说明 1.关键函数 2.参数解释需要注意的小小坑补充总结多条ROC曲线绘制函数 def multi_models_roc(na ...

目录 ROC曲线绘制要点(仅记录) 提取数据(标签值和模型预测值) 多分类的ROC曲线画出来并不难 ROC曲线绘制要点(仅记录) 1.ROC用于度量模型性能 2.用于二分类问题,如若遇到多分类也以二分 ...

本文实例讲述了Python决策树和随机森林算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 决策树和随机森林都是常用的分类算法,它们的判断逻辑和人的思维方式非常类似,人们常常在遇到多个条件组合问题的时候,也通常 ...

python实现KS曲线,相关使用方法请参考上篇博客-R语言实现KS曲线代码如下: ####################### PlotKS ########################## ...

本文实例讲述了Python决策树之基于信息增益的特征选择.分享给大家供大家参考,具体如下: 基于信息增益的特征选取是一种广泛使用在决策树(decision tree)分类算法中用到的特征选取.该特征选 ...

如下所示: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) y1, y2 = ...

这篇文章主要介绍了Python matplotlib画曲线例题解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下初学者,练习以下片段: 代码1:用 ...

从txt种获取数据并且通过动态曲线显示 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation ...

之前在做kaggle比赛时,有个比赛使用AUC来评比的,当时试着画了ROC曲线,结果出来的下图这样的图形.跟平时的ROC曲线差好远,就只有一个点.而别人家的都是很多转折的,为啥我的不一样. 我的图如下 ...

为了获取ROC曲线的最佳阈值,需要使用一个指标--约登指数,也称正确指数. 借助于matlab的roc函数可以得出计算. % 1-specificity = fpr % Sensitivity = t ...

一个完整的数据挖掘模型,最后都要进行模型评估,对于二分类来说,AUC,ROC这两个指标用到最多,所以利用sklearn里面相应的函数进行模块搭建. 具体实现的代码可以参照下面博友的代码,评估svm的 ...

''' 数据集:Mnist 训练集数量:60000 测试集数量:10000 ------------------------------ 运行结果:ID3(未剪枝) 正确率:85.9% 运行时长:35 ...

使用Python绘制正态分布曲线,借助matplotlib绘图工具: #-*-coding:utf-8-*- """ python绘制标准正态分布曲线 "&qu ...

R语言简介 R是用于统计分析.绘图的语言和操作环境.R是属于GNU系统的一个自由.免费.源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具. 人们通常使用接收者操作特征曲线(ROC)进行二元结 ...

自己整理编写的逻辑回归模板,作为学习笔记记录分享.数据集用的是14个自变量Xi,一个因变量Y的australian数据集. 1. 测试集和训练集3.7分组 australian <- read. ...

说明我们之前探讨了多种算法,每种算法都有优缺点,因而当我们针对具体问题去判断选择那种算法时,必须对不同的预测模型进行重做评估. 为了简化这个过程,我们使用caret包来生成并比较不同的模型与性能. ...