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목록P-R 곡선 (3)
pbj0812의 코딩 일기
[통계학] PYTHON 을 통한 AUPRC 구현 및 sklearn 과 비교
0. 목표 - PYTHON 을 통한 AUPRC 구현 및 sklearn 과 비교 1. 스크래치 실습 1) library 호출 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 2) 데이터 생성 index = [i for i in range(1, 21)] label = ['p', 'p', 'n', 'p', 'p', 'p', 'n', 'n', 'p', 'n', 'p', 'n', 'p', 'n', 'n', 'n', 'p', 'n', 'p', 'n'] probability = [0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.55, 0.54, 0.53, 0.52, 0.51, 0.505, 0.4, 0.39, 0.38, 0.37, 0.36, 0.35, 0.34, 0.33, 0.3, ..
[통계학] PYTHON 을 통한 P-R 곡선 구현
0. 목표 - PYTHON 을 통한 P-R 곡선 구현 1. 실습 1) library 호출 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 2) 데이터 생성 index = [i for i in range(1, 21)] label = ['p', 'p', 'n', 'p', 'p', 'p', 'n', 'n', 'p', 'n', 'p', 'n', 'p', 'n', 'n', 'n', 'p', 'n', 'p', 'n'] probability = [0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.55, 0.54, 0.53, 0.52, 0.51, 0.505, 0.4, 0.39, 0.38, 0.37, 0.36, 0.35, 0.34, 0.33, 0.3, 0.1] 3) 데이터 프레임화 da..
[통계학] ROC 곡선 그리기
0. 목표 - ROC 곡선 그리기 1. 실습 1) library 호출 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 2) 데이터 생성 index = [i for i in range(1, 21)] label = ['p', 'p', 'n', 'p', 'p', 'p', 'n', 'n', 'p', 'n', 'p', 'n', 'p', 'n', 'n', 'n', 'p', 'n', 'p', 'n'] probability = [0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.55, 0.54, 0.53, 0.52, 0.51, 0.505, 0.4, 0.39, 0.38, 0.37, 0.36, 0.35, 0.34, 0.33, 0.3, 0.1] 3) 데이터 프레임화 data = pd.Dat..