Мне нужно выбрать гиперпараметр на основе самой низкой частоты ошибок. Если я выберу ROC в качестве метрики, то как мне найти ошибку в ROC. Есть ли способ доставки в sklearn?
Используйте оценку roc_auc (sklearn.metrics.roc_auc_score). Эта оценка основана на площади под кривой ROC и отражает количество «истинных положительных результатов», определенных моделью. Ошибка будет обратной стороной этого счета. :)
ссылка на sklearn.metrics.roc_auc_score