Я пытаюсь сделать задачу классификации. Я уже получил оптимальный порог кривой RO C для моих данных. Затем я попытался напечатать матрицу путаницы с помощью следующего кода.
Вопрос в том, что я не знаю, как поместить оптимальный порог в качестве параметра в мой код здесь. Я знаю следующие параметры (метки: массивы формы (n_classes), по умолчанию = нет; sample_weight: массивы формы (n_samples,), по умолчанию = нет; normalize: {'true', 'pred', 'all) '}, по умолчанию = Нет). Кажется, что нет оптимального порога здесь или, может быть, у меня есть некоторое недоразумение концепции
Пожалуйста, помогите. Большое спасибо.
predy = model.predict(testx)
print('confusion_matrix\n', metrics.confusion_matrix(testy, predy))
print('AUC:', metrics.auc(fpr, tpr))