#python #machine-learning #scikit-learn #roc #auc
#python #машинное обучение #scikit-learn #ОКР #auc
Вопрос:
Я построил модель случайного леса для задачи классификации 3 классов (низкий, средний, высокий).Я хочу получить оптимальное пороговое значение вероятности для модели.
При запуске этого кода я получаю сообщение об ошибке-
false_pos_rate, true_pos_rate, proba = metrics.roc_curve(y_test, predicted_proba[:, -1])
Ошибка гласит —
ValueError: multiclass format is not supported
Как мне достичь оптимального порогового значения вероятности для решения задачи трех классов?
Ответ №1:
в официальных примерах Sklean они используют OneVsAll подход, позволяющий получить ROC для каждого класса независимо и получить пороговое значение для каждого класса. перейдите по этой ссылке для примера кода: примеры sklean