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为什么roc\u曲线对于某些类的阈值(2.0)返回一个附加值?

roc probability scikit-learn python

Dr. Fabien Tarrade · 技术社区 · 7 年前

我使用的是python3.5.2和sklearn 0.19.1

我有一个多类问题(3类),我正在使用 RandomForestClassifier 19独特 predict_proba 价值观:

{0.0,
0.6666666666666666,
0.6736189855024448,
0.6773290780865037,
0.7150826826468751,
0.7175236925236925,
0.7775446850962057,
0.8245648135911781,
0.8631035080004867,
0.8720525244880196,
0.8739595855873906,
0.8787152225755167,
0.9289844333343654,
0.954439314892936,
0.9606503912532541,
0.9771342285323964,
0.9883370916703461,
0.9957401423931763,
1.0}

roc_curve 我期望roc曲线的点数和概率的唯一值相同。这只适用于三个班级中的两个!

当我看到门槛时功能:

fpr, tpr, proba = roc_curve(....)

我看到的精确值与概率列表中的值相同+一个新值2.0!

[2.,
1.,
0.99574014,
0.98833709,
0.97713423,
0.96065039,
0.95443931,
0.92898443,
0.87871522,
0.87395959,
0.87205252,
0.86310351,
0.82456481,
0.77754469,
0.71752369,
0.71508268,
0.67732908,
0.67361899,
0.66666667,
0. ]

为什么会返回新的阈值2.0?我在文档中没有看到任何与此相关的内容。

你知道吗?我错过了一些东西

1 回复 | 直到 7 年前

zdgriffith 7 年前

roc_curve fpr[0] , tpr[0] )总是(0,0)。如果不是这样,则创建一个具有任意值的新阈值 max(y_score)+1 . 相关代码来自 the source

thresholds : array, shape = [n_thresholds]
    Decreasing thresholds on the decision function used to compute
    fpr and tpr. `thresholds[0]` represents no instances being predicted
    and is arbitrarily set to `max(y_score) + 1`.

和

if tps.size == 0 or fps[0] != 0:
    # Add an extra threshold position if necessary
    tps = np.r_[0, tps]
    fps = np.r_[0, fps]
    thresholds = np.r_[thresholds[0] + 1, thresholds]

1.0 那是不正确的分类。

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