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不同分类器下sklearn-precision\u-recall\u曲线函数的应用
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<p>这可能是一个简单的问题,但我需要帮助理解如何在sklearn中使用precision\u recall\u curve函数。你知道吗</p> <p>我有一个二进制数据集,并使用三个分类器(SVM,RF,LR)进行分类。你知道吗</p> <p>sklearn文档中的示例演示如何使用以下函数:</p> <pre><code>y_score = classifier.decision_function(X_test) precision_recall_curve(y_test, y_score) </code></pre> <p>在本例中,“决策函数”是SVM分类器的内置函数。但是,对于随机森林分类器或线性回归,我看不到这样的函数。你知道吗</p> <p>有人能帮我理解什么是y\u分数和决策函数,以及如何计算任何分类器的y\u分数和决策函数吗?你知道吗</p> <p>谢谢!你知道吗</p>
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1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>对于所有其他没有内置<code>decision_function</code>的分类器, 您应该使用<code>predict_proba</code>函数,它做本质上相同的事情。你知道吗</p> <pre><code>y_score = random_forest.predict_proba() </code></pre>
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