При использовании дискретного классификатора, такого как дерево решений, мы получаем одну точку (FPR, TPR) через матрицу путаницы, теперь, когда я пытаюсь построить кривую RO C AU C, я получаю пороги:
roc_curve(y_test,mod.predict(X_test))
Выход:
(array([ 0.00000000e+00, 5.92624518e-04, 1.00000000e+00]),
array([ 0. , 0.11766772, 1. ]),
array([ 2., 1., 0.]))
threshold = [2., 1., 0.,]
Я не могу интерпретировать эти пороги как мне их интерпретировать, чтобы найти TPR и FPR?