python - 计算 sklearn 中无监督 LOF 的 AUC-6ren

python - 计算 sklearn 中无监督 LOF 的 AUC

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-30 09:16:53

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在数据集上为 LOF 模型运行 fit_predict 后，我尝试计算 ROCAUC。

我正在使用 sklearn 来实现 LOF。我认识到我可以通过调用 model.negative_outlier_factor_ 获取分数，但我不确定如何将这些分数转换为概率来进行 AUC 计算

这是为了与另一个模型进行比较。我应该怎样做呢？

最佳答案

您不必将 model.male_outlier_factor_ 转换为 ROC_AUC 计算的概率，只需相对分数就足够了。

samples = [[0., 0., 0.], [0., .5, 0.], [1., 1., .5]]

from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor
lof = LocalOutlierFactor(n_neighbors=3,novelty=True)
lof.fit(samples) 
roc_auc(1/lof.score_samples(X_test),y_test)

关于python - 计算 sklearn 中无监督 LOF 的 AUC，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/53716093/

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