‫现在, 我们已经介绍了准确性作为评估分类模型的一种方法, 您可能会想,
‫为什么我们不能就这样呢？
‫随着我们开始讨论这些其他指标, 您将开始理解为什么在电路板上获得更多不同的评估指标而不仅仅是准确性可能很重要｡
‫在我的例子中, 当我第一次学习如何构建分类模型时, 我总是会想, 是的, 准确度越高越好,
‫对吗？
‫然后慢慢地, 在看了不同的例子之后, 我开始意识到, 好吧,
‫现在我看到了使用其他类似指标的价值, 但是我们不要谈论它｡
‫让我们来看看它的实际效果｡
‫下一个我们要讨论的是接收器工作特性曲线下的面积｡
‫它也被称为AUC, 即曲线下面积, 也就是接收器工作特性曲线｡
‫让我们来做这个摇滚曲缐｡
‫这是两个你要注意的曲线下的区域或者岩石曲线, 也许我们把它放在这里,
‫你看到的或者岩石曲线很漂亮｡
‫所以如果你听到有人在谈论aiyuk或者rock或者rock之类的东西, 他们可能在谈论这个指标｡
‫现在, 岩石曲线测量的是什么？
‫根据正式定义, 岩石曲线是一个模型的真实阳性率的比较, a｡ k､ TPR与模型的假阳性率｡
‫我们把它写下来｡
‫以下是模型的真阳性率（也称为TPR）与模型的假阳性率的比较｡
‫对, 也就是FPI｡
‫现在, 你可能想知道, 好吧, 什么是真阳性, 什么是假阳性？
‫好吧, 让我们看看这里｡
‫一个真正积极的老鹰模型预测一个当真理是一｡
‫这有道理吗？
‫所以在我们的例子中, 如果我们看一下这里, 如果我们我们的目标是1或0, 真正的积极是当我们的模型预测为1｡
‫真实的标签是一｡
‫好吧, 我会的
‫是啊, 有道理｡
‫所以如果我们到这里, 假阳性是模型预测1, 而真值是0｡
‫那么为什么它被称为假阳性呢？
‫因为它预测了一个｡
‫是这样｡
‫好吧, 当真相为零时, 积极的一方有心脏病｡
‫所以这给了我们一个假阳性的感觉, 一个人可能有心脏病, 在我们的心脏病分类问题上｡
‫然后如果我们到这里一个真正的否定｡
‫他认为当真理为零时, 模型预测为零｡
‫所以说得通｡
‫所以这就是预测模型得到了正确的预测｡
‫它是预测一个人没有心脏病, 而实际上他们没有｡
‫那太好了｡
‫然后假阴性等于模型预测｡
‫你觉得这个会是什么？
‫假的｡
‫没有｡
‫我们来看看假阳性｡
‫假阴性是指模型预测值为零, 而真实值为1｡
‫这是因为它预测的不是心脏病, 而实际上是心脏病｡
‫好吧, 我知道了
‫现在我们知道了这些, 我们可以看到, 岩石曲线是一个模型的真实阳性率的比较｡
‫TPR与到处都是错别字｡
‫给丹尼尔｡
‫来吧, 来吧
‫与模型的假阳性率或fpr相比｡
‫现在我们知道了｡
‫让我们来看看它的实际操作, 这样我们就可以使用通灵贷款, 度量库来做这件事｡
‫我们要导入岩石曲线｡
‫所以看看我们怎么说岩石曲线, 或者我说曲线, 然后我们要用概率来做预测, 我们怎么用概率来做预测呢？
‫我们在做预测时看到了这一点｡
‫我们可以用y probs = clf来预测prober的概率｡
‫我们要对x检验数据做一些预测｡
‫现在我只想确定我们能做到｡
‫我们创建create x test只是为了确保它是正确的x test数据x test｡
‫等等｡
‫所以我们要走这里｡
‫X列车, x测试｡
‫为什么要训练？
‫为什么测试等于训练测试分割x y测试大小等于0｡ 2.
‫好极了｡
‫所以现在我们可以这样做, 因为岩石曲线是一个模型的真阳性率和假阳性率的比较｡
‫我们只想保留正类｡
‫让我们来看看你的问题是什么样的｡
‫为什么提示？
‫为什么没有成功？
‫这是什么？
‫这种随机森林分类尚未拟合的称为拟合｡
‫哦, 那就说得通了｡
‫所以我们要｡
‫安装分类器｡
‫当然, 如果没有拟合, 没有模型, 没有学习任何模式, 你就无法做出预测｡
‫所以我们要把它放在这里｡
‫然后我们会做一些预测, 我们会看看这个｡
‫也许只有前十个｡
‫所以我们不会占用太多空间｡
‫好吧, 漂亮｡
‫因为我们岩石曲线
‫只是模型的真阳性率与假阳性率的比较｡
‫我们只需要模型为正类预测的概率｡
‫所以如果你想象我们的模型试图预测0或1｡
‫这是标签为零的概率｡
‫这是标签为1的概率, 以此类推, 直到所有的样本都是这样｡
‫所以这里的测试集中有多少个｡
‫61, 所以会有61个这样的｡
‫所以基本上我们想要的是y probs阳性｡
‫这是积极的阶级行为的概率.
‫零是负类, 一是正类Y｡
‫所以我们在这里要使用一些切片, 但只对每行的第一列进行切片, 这样我们就可以做到这一点｡
‫这样你就能知道发生了什么事｡
‫确定｡
‫我们只看前十个｡
‫这有意义吗？
‫我们得到0｡ 43.
‫是的, 我知道
‫0. 77.
‫是的, 0｡ 48.
‫如此等等, 等等, 等等, 等等, 等等, 等等｡
‫现在我们可以计算pr, tpr和阈值｡
‫所以我们去fpr它去tpr阈值｡
‫为什么我会知道这些？
‫我们马上就能看到｡
‫为什么我知道这将是FBR评论EPR逗号阈值｡
‫我们有ROC曲线, 我们要通过y检验, y概率为阳性｡
‫现在, 你怎么知道在这种情况下, 岩石丁香返回什么？
‫我会按下shift tab键, 这样我就知道了.
‫我们得到了roc曲线｡
‫它需要y｡
‫是的｡
‫这就是我们的测试标签｡
‫它需要Y分数｡
‫这就是我们的y probs阳性｡
‫如果我们到这里来, 计算接收器的工作特性｡
‫是的｡
‫真漂亮｡
‫现在是参数｡
‫为什么？
‫是的｡
‫为什么？
‫得分｡
‫目标得分可以是正类置信度值的概率估计值, 也可以是决策的非阈值度量｡
‫这就是正类的概率估计｡
‫我们就是从那里得到这一片的｡
‫好吧, 我知道了
‫如果我们下到这里, 它会告诉我们增加假阳性率的回报是多少,
‫元素ie是得分高于阈值的预测的假阳性率｡
‫TPR这是一个真正的阳性率和阈值｡
‫这就是我们如何计算函数返回的结果｡
‫同样, 这只是查看Jupyter笔记本中的文档字符串｡
‫您可以随时查看相关文档｡
‫如果你想这样做, 你可能会查找一些像如何计算岩石曲线的心灵学习｡
‫然后我们要检查假阳性, 对吗？
‫显得美丽｡
‫这就是一个大数组｡
‫但单看这些并没有多大意义｡
‫直观地看就容易多了｡
‫因为旋风没有内置函数来绘制岩石曲线,
‫我们要做的是, 你经常会遇到这样的情况, 你必须找到一个函数或者自己写一个函数来完成｡
‫这就是我们在下一个视频中要看的内容｡
‫我们画一条岩石曲线, 这个函数, 岩石曲线, 将开始变得更有意义,
‫而不仅仅是一个数字数组｡