在 Python 中绘制 RidgeClassifier 的 ROC 曲线

Question

我想 plot RidgeClassifier的 ROC 曲线。 但是代码有一个错误：我用谷歌搜索了解决方案，结果将predict_proba更改为predict ，但它不起作用！

predY = classifier.predict_proba(X_test)

错误：

AttributeError: 'RidgeClassifier' object has no attribute 'predict_proba'

这就是我得到的predict ：

IndexError: too many indices for array

Answer 1

根据文档， Ridge.Classifier没有predict_proba属性。 这一定是因为 object 在拟合过程中自动选择了一个阈值。

鉴于文档，我相信没有办法 plot 为这个 model 的 ROC 曲线。 幸运的是，您可以使用sklearn.linear_model.LogisticRegression并设置penalty='l2' 。 通过这样做，您设置了RidgeClassifier考虑的相同优化问题。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

classifier = LogisticRegression(penalty='l2')
classifier.fit(X, y)
predY = classifier.predict_proba(X_test)

现在您可以将predY传递给sklearn.metrics.roc_curve 。

Answer 2

这里的问题是，并非所有 scikit-learn 分类器都有predict_proba方法，因为这些模型的计算概率并不总是合理的定义。 在这种情况下，请尝试使用decision_function方法：

confidence = classifier.decision_function(X_test)