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1、安装scikit-learn
1.1 Scikit-learn 依赖
- Python (>= 2.6 or >= 3.3),
- NumPy (>= 1.6.1),
- SciPy (>= 0.9).
分别查看上述三个依赖的版本:
python -V
结果:
Python 2.7.3
python -c 'import scipy; print scipy.version.version'
scipy版本结果:
0.9.0
python -c "import numpy; print numpy.version.version"
numpy结果:
1.10.2
1.2 Scikit-learn安装
如果你已经安装了NumPy、SciPy和python并且均满足1.1中所需的条件,那么可以直接运行sudo
pip install - U scikit - learn
执行安装。
2、计算auc指标
import numpy as np from sklearn.metrics import roc_auc_score y_true = np.array([0, 0, 1, 1]) y_scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8]) roc_auc_score(y_true, y_scores)
输出:
0.75
3、计算roc曲线
import numpy as np from sklearn import metrics y = np.array([1, 1, 2, 2]) #实际值 scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8]) #预测值 fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y, scores, pos_label=2) #pos_label=2,表示值为2的实际值为正样本 print fpr print tpr print thresholds
输出:
array([ 0. , 0.5, 0.5, 1. ]) array([ 0.5, 0.5, 1. , 1. ]) array([ 0.8 , 0.4 , 0.35, 0.1 ])
标签:
python,auc
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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
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《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。