python – scikit中roc_curve的阈值学习

概述我指的是下面的链接和示例,并从这个页面发布我感到困惑的情节图.我的困惑是,只有4个阈值,但似乎roc曲线有很多数据点(> 4个数据点),想知道roc_curve如何在底层找到更多的数据点？ http://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#roc-metrics >>> import numpy as np>>> from 我指的是下面的链接和示例,并从这个页面发布我感到困惑的情节图.我的困惑是,只有4个阈值,但似乎roc曲线有很多数据点(> 4个数据点),想知道roc_curve如何在底层找到更多的数据点？

http://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#roc-metrics

>>> import numpy as np>>> from sklearn.metrics import roc_curve>>> y = np.array([1,1,2,2])>>> scores = np.array([0.1,0.4,0.35,0.8])>>> fpr,tpr,thresholds = roc_curve(y,scores,pos_label=2)>>> fprarray([ 0.,0.5,1. ])>>> tprarray([ 0.5,1.,1. ])>>> thresholdsarray([ 0.8,0.1 ])

解决方法 该情节实际上来自这个例子： http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_roc.html 总结

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