roc_auc_score
roc_auc_score# sklearn.metrics.roc_auc_score(y_true, y_score, *, average='macro', sample_weight=None, max_fpr=None, multi_class='raise', labels=None)[source]# Compute Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve (ROC AUC) from prediction scores. Note: this implementation can be used with binary, multiclass and multilabel classification, but some restrictions apply (see Parameters). Read
ROC曲線とAUCについて定義と関係性をまとめたよ - Qiita
はじめに こちらの記事の内容を１枚絵にまとめたものになります。以下、文章で少しだけ補足します。 正解率系の各種指標について (参考)こちらの記事より引用させて頂きました。 クラス分類モデルの性能評価には様々な評価指標が存在しますが、上記の各種指標の計算で諸々算出されます。 用語を覚える際に混乱してしまいがちですが、以下の関係性さえ理解しておけば丸暗記しなくても思い出せます。 前一文字:正解か不正解かを示す -> T or F 後一文字:モデルからの予測分類を示す -> P or N 偽陽性は、FP(間違って陽性判定した数) / FP + TN(陰性全体の母数) 真陽性は、TP(正しく陽性判定した数) / TP + FN(陽性全体の母数) テキストでROC曲線とAUCをまとめる ①ROC曲線ってなんだ? クラス分類するためのスコア閾値を外部の変数として変化させ、偽陽性率を横軸に、真陽性率を縦
受信者操作特性 - Wikipedia
英語版記事を日本語へ機械翻訳したバージョン（Google翻訳）。 万が一翻訳の手がかりとして機械翻訳を用いた場合、翻訳者は必ず翻訳元原文を参照して機械翻訳の誤りを訂正し、正確な翻訳にしなければなりません。これが成されていない場合、記事は削除の方針G-3に基づき、削除される可能性があります。 信頼性が低いまたは低品質な文章を翻訳しないでください。もし可能ならば、文章を他言語版記事に示された文献で正しいかどうかを確認してください。 履歴継承を行うため、要約欄に翻訳元となった記事のページ名・版について記述する必要があります。記述方法については、Wikipedia:翻訳のガイドライン#要約欄への記入を参照ください。 翻訳後、{{翻訳告知|en|Receiver operating characteristic|…}}をノートに追加することもできます。 Wikipedia:翻訳のガイドラインに、より
Roc - React/Reduxを使ったnodeフレームワーク MOONGIFT
Reactを使ってみたいと思うプログラマはたくさんいると思うのですが、いざちゃんとしたものを作ろうと思うとフレームワークの存在に悩むことになります。Reduxを使うとしてもどういう組み合わせ、ディレクトリ構成でやるのがベストなのか分かりづらかったりします。 そこで使ってみたいのがRocです。React/Reduxを使ったnodeのWebアプリケーションフレームワークです。 Rocの使い方 Rocのインストールはnpmでできます。 npm install -g roc アプリケーションの初期設定はinitを使います。対話型で作ります。 $ roc init web-app-react Found a folder named /path/to/react-app, will try to use it. Using v1.0.3 as template version : ? What's
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sklearn.metrics.roc_curve
https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html
