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我很难在 python 中绘制 OneClassSVM 的 AUC 图（我正在使用 sklearn 生成混淆矩阵[[tp, fp],[fn,tn]]，如fn=tn=0.

from sklearn.metrics import roc_curve, auc
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_nb_predicted)
roc_auc = auc(fpr, tpr) # this generates ValueError[1]
print "Area under the ROC curve : %f" % roc_auc
plt.plot(fpr, tpr, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)

我想处理错误 [1] 并AUC为OneClassSVM.

[1] ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').
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请参阅我对类似问题的回答。要点是：

  • OneClassSVM 基本上不支持将决策转换为概率分数，因此您无法将必要的分数传递给需要改变分数阈值的函数，例如 ROC 或 Precision-Recall 曲线和分数。

  • 您可以通过计算输入数据中 OneClassSVM 决策函数的最大值来近似这种类型的分数，调用它MAX，然后y通过计算对给定观察的预测进行评分y_score = MAX - decision_function(y)。

  • 使用这些分数传递y_score给诸如average_precision_score等的函数，这些函数将接受非阈值分数而不是概率。

  • 最后，请记住 ROC 对 OneClassSVM 的物理意义较小，特别是因为 OneClassSVM 适用于存在预期和巨大的类不平衡（异常值与非异常值）的情况，并且 ROC 不会准确地提升相对成功的权重在少量异常值上。

于 2018-04-20T13:27:16.700 回答
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使用 predprobs 函数计算 auc(y_true, y_score) 中要求的分数或概率/分数，问题是因为 y_score。您可以将其转换为如下代码行所示

# Classifier - Algorithm - SVM
# fit the training dataset on the classifier
SVM = svm.SVC(C=1.0, kernel='linear', degree=3, gamma='auto',probability=True)
SVM.fit(Train_X_Tfidf,Train_Y)
# predict the labels on validation dataset
predictions_SVM = SVM.predict(Test_X_Tfidf)
# Use accuracy_score function to get the accuracy
print("SVM Accuracy Score -> ",accuracy_score(predictions_SVM, Test_Y))

probs = SVM.predict_proba(Test_X_Tfidf)
preds = probs[:,1]
fpr, tpr, threshold = roc_curve(Test_Y, preds)
print("SVM Area under curve -> ",auc(fpr, tpr))

查看accuracy_score和auc()之间的区别，你需要预测的分数。

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于 2020-12-16T20:11:35.590 回答