python里什么模块可以计算精度-召回(precision-recall)的AUC？
1个回答
使用sklearn.metrics.average_precision_score
>>> import numpy as np
>>> from sklearn.metrics import average_precision_score
>>> y_true = np.array([0, 0, 1, 1])
>>> y_predict = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8])
>>> average_precision_score(y_true, y_predict)
0.791666666
雕牌
2017-04-18 00:44
相关主题
多元分类的roc auc
1回答
二元分类什么时候用LogLoss、什么时候用ROC AUC？如何选择？
1回答
精度召回precision recall auc是什么？
1回答
sklearn.metric.auc函数计算出的结果很奇怪
1回答
为什么非平衡的数据更适合用精度-召回曲线，而不是roc auc？
1回答
sklearn.preprocessing.StandardScaler采用的是哪种标准化的方法？
1回答
sklearn.metrics.auc里提到的梯形法则是什么意思？
2回答
我们谢绝在回答前讲“生动”的故事。
我们谢绝“这么简单，你自己想”、“书上有的，你认真看”这类的回答；如果你认为对方的提问方式或者内容不妥，你可以直接忽略该问题，不用进行任何作答，甚至可以对该问题投反对票。
我们谢绝答非所问。
我们谢绝自己不会、硬要回答。
我们感激每一个用户在编写答案时的努力与付出！