auc

python计算auc的方法

1、安装scikit-learn 1.1 Scikit-learn 依赖 Python (>= 2.6 or >= 3.3), NumPy (>= 1.6.1), SciPy (>= 0.9). 分别查看上述三个依赖的版本: python -V   结果: Python 2.7.3 python -c 'import&nbs... »

keras用auc做metrics以及早停实例

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ import tensorflow as tf from sklearn.metrics import roc_auc_score def auroc(y_true, y_pred): return tf.py_func(roc_auc_score, (y_true, y_pred), tf.double) # Build Model... model.c... »

AUC计算方法与Python实现代码

-AUC计算方法 -AUC的Python实现方式AUC计算方法AUC是ROC曲线下的面积,它是机器学习用于二分类模型的评价指标,AUC反应的是模型对样本的排序能力。几乎不会用这种方法2、从AUC统计意义去计算。 »

分类任务的metrics——模型评测标准

分类任务的metrics——模型评测标准

在分类任务中,想要知道模型的好坏,是不是能够实际应用,那么必须有评价的标准,本文将详细说来。一般也称P为查准率,R为查全率。一般用的多的是:F1=2*P*R/(P+R)5-True Positive Rate字面意思就是真阳性的比例,也就是实际为正例有多少预测为正例,恰好与Recall一样TPR=TP/6-False Positive Rate假阳性的比例,实际为负例的有多少错分(预测)为正例FP... »

在这里插入图片描述

Tensorflow2.0对不平衡数据的分类(含混淆矩阵与ROC图)

文章目录数据集介绍代码实现1、导入需要的库2、导入数据集查看数据集中正样本(欺诈)和负样本(未欺诈)的数量对数据集进行稍微处理3、划分数据集划分训练集、验证集和测试集划分出特征和标签4、标准化处理5、查看正负样本的相关信息区分正负样本在’V5’,’V6’两个维度上比较正负样本6、构建模型7、对比:有bias_initializer vs 没有bias... »

推荐评论展示(短文本二分类)

推荐评论展示(短文本二分类)

目录   一、题目描述 1.1 背景描述 1.2 数据集 1.3 评测指标 二、解题思路 2.1 ML/DL的前提假设 2.2 主要思路 2.3 进一步的改进 三、动手实践 四、全部代码 一、题目描述 1.1 背景描述 本次推荐评论展示任务的目标是从真实的用户评论中,挖掘合适作为推荐理由的短句。点评软件展示的推荐理由具有长度限制,而真实用户评论语言通顺、信息完整。综合来说,两者都具有用户情感的正负... »

Python机器学习项目:基于数据挖掘的抖音商用广告视频识别

Python机器学习项目:基于数据挖掘的抖音商用广告视频识别

基于数据挖掘的抖音商用广告视频识别 Commercial-Vedio-Recognition Project:基于数据挖掘的tik tok商用广告视频识别 GitHub Notebook From Kaggle Notebook From 阿里天池 Dataset From Kaggle Dataset From 阿里天池 任务 为了吸引观众的注意力,广告视频的长度、音频、文本位置和画面会有与众不... »

金融风控信用卡评分建模

本文将针对这些问题简单介绍互金行业中授信产品的风控建模过程,内容主要如下:·信用风险定义·信用风险评分卡类型·信用评分模型建立的基本流程1.信用风险定义①风险管理的概念风险管理最早起源于美国。信用评分卡就是通过大数据的统计分析,根据用户的各种资料信息,对用户信用进行评估(打分)。在信用评分卡建模中,用到最常用的方法就是逻辑回归。 »

分类问题(三)ROC曲线

ROC曲线 ROC曲线是二元分类器中常用的工具,它的全称是 Receiver Operating Characteristic,接收者操作特征曲线。它与precision/recall 曲线特别相似,但是它画出的是true positive rate(recall的另一种叫法)对应false positive rate (FPR)的图。FPR是“负实例”(negative instances) 被... »

机器学习实战(六)模型评价标准

机器学习实战(六)模型评价标准

机器学习实践中分类器常用的评价指标就是auc,不想搞懂,简单用的话,记住一句话就行auc取值范围[0.5,1],越大表示越好,小于0.5的把结果取反就行。使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好,而作为一个数值,对应AUC更大的分类器效果更好。为什么使用ROC曲线既然已经这么多评价标准,为什么还要使用ROC和AUC呢? »

python计算auc指标实例

1、安装scikit-learn 1.1Scikit-learn 依赖 Python (>= 2.6 or >= 3.3), NumPy (>= 1.6.1), SciPy (>= 0.9). 分别查看上述三个依赖的版本, python -V 结果:Python 2.7.3 python -c ‘import scipy; print scipy.version... »

利用Python画ROC曲线和AUC值计算

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AUC,而后用实例演示如何python作出ROC曲线图以及计算AUC。 AUC介绍 AUC(Area Under Curve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标,相比于F1-Score对项目的不平衡... »

Android使用ViewPager实现类似laucher左右拖动效果

现在很多Android应用在首次安装完都会有指引如何使用该应用的某些功能的指引界面,这样会获得很好的用户体验,能够帮助用户更好使用应用的某些功能。其实该功能和Android主界面的 luncher 的功能完全一样的效果,可以实现左右拖动。 下面结合 ViewPager 的实例来展示如何实现该功能,先看下该Demo的结构图: 注:ViewPager类是实现左右两个屏幕平滑地切换的一个类,是由Goog... »