在 Python 中繪制 RidgeClassifier 的 ROC 曲線

Question

我想 plot RidgeClassifier的 ROC 曲線。 但是代碼有一個錯誤：我用谷歌搜索了解決方案，結果將predict_proba更改為predict ，但它不起作用！

predY = classifier.predict_proba(X_test)

錯誤：

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

這就是我得到的predict ：

IndexError: too many indices for array

Answer 1

根據文檔， Ridge.Classifier沒有predict_proba屬性。 這一定是因為 object 在擬合過程中自動選擇了一個閾值。

鑒於文檔，我相信沒有辦法 plot 為這個 model 的 ROC 曲線。 幸運的是，您可以使用sklearn.linear_model.LogisticRegression並設置penalty='l2' 。 通過這樣做，您設置了RidgeClassifier考慮的相同優化問題。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

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

現在您可以將predY傳遞給sklearn.metrics.roc_curve 。

Answer 2

這里的問題是，並非所有 scikit-learn 分類器都有predict_proba方法，因為這些模型的計算概率並不總是合理的定義。 在這種情況下，請嘗試使用decision_function方法：

confidence = classifier.decision_function(X_test)