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Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

1回答

420閲覧

Python どのテストデータを正常/異常と判断したのかを知りたい

SuzuAya

総合スコア71

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2019/11/09 07:30

前提・実現したいこと

以下のようなコードを使ってROC曲線とAUCスコアを出したのですが、それに加えて、
どのテストデータを正常/異常と判断したのかを知りたい場合は、どうすればよいでしょうか。
こちらのサイトにROC曲線とAUCスコアについて大変分かりやすくまとめていただいているのですが、自分のやりたいことに当てはめて考えることができなかったため、こちらに質問をさせていただきました。

不足している情報等ある場合はお手数ですがお知らせいただけますと幸いです。
どうぞよろしくお願いいたします。

該当のソースコード

Python

1#正解ラベル0:正常、1:異常 2y_true = np.zeros(len(Z1_A)+len(Z2_A)) 3y_true[len(Z1_A):] = 1 4 5# FPR, TPR(, しきい値) を算出 6fpr, tpr, _ = metrics.roc_curve(y_true, np.hstack((Z1_A, Z2_A)), pos_label=1) 7 8# AUC 9auc = metrics.auc(fpr, tpr) 10 11# ROC曲線をプロット 12plt.plot(fpr, tpr, label='(AUC = %.2f)'%(auc)) 13plt.legend() 14plt.title(name + '(ROC)') 15plt.xlabel('False Positive Rate') 16plt.ylabel('True Positive Rate') 17plt.grid(True)

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回答1

0

分類されたデータの特徴を知りたいのであれば,各クラスごとのデータの特徴量の平均,分散,ヒストグラムを確認するのはいかがでしょう.

投稿2019/12/04 00:16

dark-eater-kei

総合スコア1248

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