predict和predict_proba带入roc_auc_score结果不同

predict_proba 返回的是一个 n 行 k 列的数组，列是标签(有排序)， 第 i 行 第 j 列上的数值是模型预测 第 i 个预测样本为某个标签的概率，并且每一行的概率和为1。predict 直接返回的是预测 的标签。具体见下面示例：# conding :utf-8from sklearn.linear_model import LogisticRegressionimport num...

以前使用roc_auc_score都是用model.predict()的预测结果，错了那么久。。。。。。 查看官网注释才知道应该用model.predict_proba()的预测结果。 做了个对比试验，分别使用model.predict() 和 model.predict_proba()的预测结果，观察AUC值发现，相比于使用model.predict_proba()的AUC值，使用model.predict()的AUC值偏小。 ...

查阅sklearn官方文档可知，predict_log_proba(X)这个函数计算X中的样本可能结果的概率。但是该概率的计算使用交叉验证创建概率模型，因此结果可以略有不同于预测获得的模型。此外，它将在非常小的数据集上产生毫无意义的结果。 ...

二分类计算auc时，用predict_proba

文章目录1. Baseline2. AUC评估要使用predict_proba2.1 导入工具包2.2 特征提取2.3 训练+模型选择2.4 测试提交3. 致谢 新人赛地址 1. Baseline import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import seaborn as sns from sklearn.model_sele

最近XGBoost调参时发现这个问题，解决后记录一下。 运行结果： 看出GridSearchCV在验证集的AUC得分0.836，和直接用roc_auc_score算出的0.680不一样，后者偏小。原因在于我这里roc_auc_score计算错误，官方文档sklearn.metrics.roc_auc_score中这样说： 正确方法应该是： 这时候就会发现和GridSearchCV在验证集的AUC得分一致了。同样的，如果使用roc_curve + auc, 也需注意这个问题，正确的调用应该是↓

第一种的参数事实上是错的，第二个不应该是预测标签而应该是预测分数，但是由于score的范围在0-1之间，这种输入错误不会收到函数的报错，而且在某些情况下(例如模型性能很好或很差)两者计算结果可能非常接近，可参考下图。第一种在我自己的数据上的结果只有大约0.55，而第二种结果有0.70。发现了一个问题，以下两种计算auc的结果不一样。把第一种计算方法略微修改一下，结果就一样了。

一、predict 和 predict_proba的概念和区别     1、predict和predict_proba都是用于模型的预测。     2、predict返回的是一个预测的值，predict_proba返回的是对于预测为各个类别的概率。     3、predict_proba返回的是一个 n 行 k 列的数组，n 表示测试集中样本的个数， 第 i 行 j列的数值是模型预测 第 i 个预...

除了前面章节介绍的方法为，还有一种常用的工具可以分析不同阈值的分类器行为——受试者工作特征曲线(operation characteristics curve)，检查ROC曲线。ROC曲线与准确率-召回率类似，该曲线考虑了给定分类器的所有可能阈值，但他显示的是假正例率(false positive rate， FPR)和真正例率(TPR)。(真正例率只是召回率的一个名称，而假正例率是假正例占所有反...

predict：训练后返回预测结果，显示标签值 predict_proba：返回一个 n 行 k 列的数组， 第 i 行 第 j 列上的数值是模型预测 第 i 个预测样本为某个标签的概率，并且每一行的概率和为1。 具体见下面示例： from sklearn.linear_model import LogisticRegression import numpy as np # 训练数据：x_train x_train = np.array([[1,2,3], [1,3

我使用sklearn库实例化了一个SVC对象，代码如下：clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1, cache_size=1000, max_iter = -1, verbose = True)然后我使用以下方法为数据拟合：model = clf.fit(X_train, y_train)其中X_train是(301,60)并且y_train是(301，)ndarray...

numpy.percentile() 百分位数是统计中使用的度量，表示小于这个值的观察值的百分比。 函数numpy.percentile()接受以下参数。 numpy.percentile(a, q, axis) 参数说明： a: 输入数组 q: 要计算的百分位数； 在 0 ~ 100 之间； axis: 沿着它计算百分位数的轴。 首先明确百分位数： 第 p 个百分位数是这样一个值，它使得至少有 p% 的数据项小于或等于这个值，且至少有 (100-p)% 的数据项大于或等于这个值。 举个例子：高等院

y_train_prob = clf.predict_proba(X_train)[:, 1] 这行代码让我疑惑，它究竟是什么意思呢？ print(clf.predict(x_test)) #返回预测标签 就是预测值是哪些 print(clf.predict_proba(x_test)) #返回预测属于某标签的概率 就是属于某类预测值的概率是多少 而对于[:,1] 是取二维数组中第二维的所有数据 举个例子： y_train_prob = clf.pred...

什么是ROC曲线 ROC曲线反应了TPR和FPR之间的关系。 TPR = TP/ (TP+FN) 预测为1 并且预测对的占实际就是1的百分比 FPR = FP/ (FP+TN) 预测为1 但是预测错了实际应该为0，占真实值为0的百分比。 我们来举个例子看如何计算TPR和FPR。 当我们阈值设置为0.9时，即认为socre要大于等于0.9才会判断为P时，对应的TPR = 1 / ( 1 + 9) = 10%，FPR = 0 / (0 + 10) = 0% 当我们阈值设置为0.5时，即认为socre要

sklearn中predict()与predict_proba()用法区别 学习使用，侵权联系速删 转载：https://www.cnblogs.com/mrtop/p/10309083.html predict是训练后返回预测结果，是标签值。 predict_proba返回的是一个 n 行 k 列的数组， 第 i 行 第 j 列上的数值是模型预测 第 i 个预测样本为某个标签的概率，并且每一行的概率和为1。 # conding :utf-8 from sklearn.linear_model imp

通过神经网络模型训练对财务数据进行预测