来自 y_true 和 y_pred 的 ROC 曲线
ROC curve from y_true and y_pred
我与 ROC 的合作不多。是否可以仅使用 y_true = ['A','B','A','B'] 和 y_pred=['A','B','A','A'] 绘制 ROC 曲线？
还是必须有模型才能得到分数？
我想使用 sklearns implementations.
谢谢！
不，您将需要非阈值数据。您已经有预测 A 和 B 的事实意味着您已经应用了某种阈值，决定哪个输出属于哪个 class。
ROC 曲线应该可以帮助您准确找到最适合您的模型的阈值。
根据您使用的model/implementation/code，肯定有一些方法可以获得概率。
我与 ROC 的合作不多。是否可以仅使用 y_true = ['A','B','A','B'] 和 y_pred=['A','B','A','A'] 绘制 ROC 曲线？
还是必须有模型才能得到分数？
我想使用 sklearns implementations.
谢谢！
不，您将需要非阈值数据。您已经有预测 A 和 B 的事实意味着您已经应用了某种阈值，决定哪个输出属于哪个 class。
ROC 曲线应该可以帮助您准确找到最适合您的模型的阈值。
根据您使用的model/implementation/code，肯定有一些方法可以获得概率。