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[問題] XGBoost 繪製 ROC Curve

看板Python作者 (【積π】)時間5年前 (2020/05/27 09:18), 編輯推噓3(3推 0噓 5→)
留言8則, 6人參與, 5年前最新討論串1/1
使用sklearn的xgboost繪製 ROC Curve沒問題 #XGBoost xgb = xgb.fit(X_train,y_train) #預測分類的概率 y_pred_xgb = xgb.predict_proba(X_test)[:, 1] fpr_xgb, tpr_xgb, _ = roc_curve(y_test, y_pred_gbdt) 想請問若是使用 import xgboost as xgb 訓練是用bst = xgb.train(param, dtrain, num_round) 這種的xgboost要怎麼計算出他每個分類的概率 而不是預測出的結果 才可以繪製ROC Curve 感謝了 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.137.208.158 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Python/M.1590542338.A.D5A.html
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05/27 12:39, 5年前 , 1F
不是一樣嗎? 多類別就改成predict_proba(X_test)[:,i]
05/27 12:39, 1F
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05/27 14:00, 5年前 , 2F
'Booster' object has no attribute 'predict_proba'
05/27 14:00, 2F
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05/27 14:00, 5年前 , 3F
原生的xgboost非sklearn下的
05/27 14:00, 3F
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05/27 14:21, 5年前 , 4F
就用 sklearn API 不就好了
05/27 14:21, 4F
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05/27 14:57, 5年前 , 5F
那直接呼叫predict就是機率了
05/27 14:57, 5F
推
05/28 07:29, 5年前 , 6F
建模用的輸入x去預測y 在跟實際y結果比對就可以算機率
05/28 07:29, 6F
推
05/28 07:58, 5年前 , 7F
跟畫pr一樣，tp, fp,sns
05/28 07:58, 7F
推
05/30 10:00, 5年前 , 8F
05/30 10:00, 8F
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