sklearn precision_recall_curve и порог - PullRequest
Новая
       55

sklearn precision_recall_curve и порог

0 голосов
/ 26 марта 2020

Мне было интересно, как sklearn решает, сколько порогов использовать в precision_recall_curve. Здесь есть еще один пост: Как sklearn выбирает пороговые значения в кривой точного возврата? . В нем упоминается исходный код, где я нашел этот пример 

import numpy as np
from sklearn.metrics import precision_recall_curve
y_true = np.array([0, 0, 1, 1])
y_scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8])
precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_true, y_scores)

, который затем дает 

>>>precision  
    array([0.66666667, 0.5       , 1.        , 1.        ])
>>> recall
    array([1. , 0.5, 0.5, 0. ])
>>> thresholds
    array([0.35, 0.4 , 0.8 ])

Может ли кто-нибудь объяснить мне, как получить эти отзывы и точности, показывая мне, что вычисляется?

...