curve函数 roc_sklearn-roc

先说些计划，后边我们还要再介绍几个sklearn的机器学习类，之后我们再扫一遍user_api。之后再简单介绍一下正则，grep，sed，awk，vi命令，基础知识和基础实践的内容就介绍完毕了。大家如果觉得看文章不清晰，想听我把这些文章录成视频的话，在下边留言。我觉得我的文章里已经把该说的都说了，没有用的公式推导以及算法求解都没有说，因为第一我们不是数学家，第二我们不是软件工程师，我想在这里关注我的专栏的小伙伴们应该都能意识到，现有的机器学习算法都是根本不需要我们去用某种编程语言实现，我们日常的工作应该是怎样准备语料，怎样处理语料，怎样获得最佳的文本表示，我想方向抓住，就不用太担心下岗的事情，去做别人不做的事，恐怕才是最安全的。另外不知道大家有没有发现，最近的招聘要求里，基本不提机器学习和深度学习的事儿了，这跟我一直以来的想法一样，从不认为有什么高深的算法能改善分类效果，当然我不认为这些企业有多聪明，现在的要求跟4年前的要求基本上又一样了，历史从不会倒退，事情也从没有规律可循，如果只是这么简单的处理问题，那么早晚还是得倒。所以后续实践内容，我们将主要介绍下“的”、“地”、“得”误用识别，朴素贝叶斯商品标题分类，朴素贝叶斯情感分类。大家如果有现成的爬取商品标题和类目名称以及评论和得分的代码可以留言。

注意：这个实现被限制在二元分类任务上。

原型

sklearn.metrics.roc_curve(y_true, y_score, pos_label=None, sample_weight=None, drop_intermediate=True)

参数y_true：数组，shape=样本数量。实例的实际类别。可取值为{0,1}或{-1,1}。如果类别标记不是二元的，则参数pos_label应该显式给出

y_score：数组，shpae=样本数量。分类器预测分值

pos_label：整数或字符串默认为None。说明正类的标记

sample_weight：类数组，shape=样本数量，可选参数。样本权重

drop_intermediate：布尔值，可选参数，默认为True。是否放弃一些次要的点，使ROC曲线清晰

返回fpr：数组，每一点的假正率

tpr：数组，每一点的真正率

thresholds：数组。用于计算fpr和tpr的决策函数阈值

示例baiziyu：模型评价——准确率、精确率与召回率与F值、宏平均与微平均、ROC曲线与AUC值zhuanlan.zhihu.com

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