我绘制了ROC曲线图，但是发现随机森林（rf）和GBDT两个模型的ROC曲线和对角线有交叉。求问各位大大，这样是否表示模型不可靠，最好不要选取呢？还是说，这个只是单个阈值下的结果所以对最终的模型评价没有影响呢？
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- 2022-04-30 12:21回答 2 已采纳 在代码第一行加上这个试试 %matplotlib inline
- 2020-05-25 11:27回答 1 已采纳 你在每次实验时需要保存下fpr和tpr, 然后可以做个平均化处理，我这里是用的类似宏平均的处理。希望能帮到你。 import numpy as np from scipy import int
- 2021-07-27 14:59回答 3 已采纳 使用红外小目标检测算法之后，得到一个检测图。再对这个检测图使用不同的阈值进行分割，得到不同的TPR和FPR。
- 2024-01-21 14:09ctrl A_ctrl C_ctrl V的博客 机器学习模型评估指标详解：ROC 曲线和 AUC 的计算方法，AUC 的物理意义，根据物理意义计算 AUC
- 2022-04-13 23:57回答 2 已采纳 我感觉你写得不对，以下代码供你参考 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklea
- 2022-06-22 14:38回答 1 已采纳 你这个用原生canvas做比较复杂。用echarts做几行代码完事，基础折线图的例子：https://echarts.apache.org/handbook/zh/how-to/chart-types
- 2023-01-13 13:17回答 1 已采纳 你用的平台是什么平台
- 2023-06-28 16:41笑不语的博客 模型性能判定
- 2023-04-05 21:40回答 2 已采纳 该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下： 如果使用SVM模型进行预测，并且得到的ROC曲线下的AUC值为1，可能是因为以下原因： 1. 数据问题：可能存在数据泄漏或者过拟
- 2023-03-16 21:13回答 9 已采纳 该回答引用chatGpt根据您提供的信息，所有评价指标都为1，但是ROC曲线不符合预期，这表明评价指标的结果可能不正确。有以下几个问题需要检查和调整： 对于多类别问题，需要使用label_binari
- 2021-04-08 13:20回答 4 已采纳 小波这块不太懂，不过绘制ROC曲线还是有所了解，ROC曲线绘制的是真正例率和假正例率的曲线，也就是说需要知道样本的类别数（正类数和反类数），还需要知道模型的预测值，根据模型的预测值、阈值及样本的类别求
- 2022-11-22 12:18理心炼丹的博客 ROC曲线是由 FPR 与 TPR 构成的曲线。该曲线最早应用于雷达信号检测领域，用于区分信号与噪声。后来人们将其用于评价模型的预测能力。与 P-R 曲线类似，通过设定不同的模型参数，模型的预测结果会对应不同 TPR 与 ...
- 2023-04-08 08:04回答 1 已采纳 这篇博客: [matlab也能用来机器学习！？]手把手教你玩分类学习工具箱(ROC曲线,混淆矩阵一键生成)中的 查看ROC曲线 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
- 2022-11-05 01:21Say：Hi~的博客 浅聊P-R曲线和Roc曲线
- 2023-07-28 20:12211统计课堂的博客 随着分类的概率阈值的减少，Sensitivity和1-Specificity也相应增加（也即Specificity相应减少），所以ROC曲线呈从左下角垂直上升到顶线，水平方向向右延伸到右上角的递增态势。ROC曲线图中45度线下的面积是0.5，ROC...
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