python - 计算特定阈值的精度和召回率

Question

我创建了一个表现不佳的逻辑回归模型。不过，我还是根据最高的准确率分数计算出最佳阈值。现在，我想使用 0.04 的阈值来计算精度和召回率。不幸的是，我找不到任何关于如何确定这些值的例子。如果您知道我需要使用的功能，可以帮忙吗？

Answer 1

为了做你想做的事，我首先用我的模型预测我的概率，然后我使用我想要的阈值将我的概率数组转换为真/假 (0/1) 值数组，然后我计算通过将我的预测值数组与真实值进行比较来获得我想要的指标。

例如:

# import precision and recall function from scikit-learn learn
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score

# compute the probabilities
y_pred_prob = model.predict_proba(features)[:, 1]

# for a threshold of 0.5
precision0_5 = precision_score(true_labels, y_pred_prob > 0.5)
recall0_5 = recall_score(true_labels, y_pred_prob > 0.5)

# for a threshold of 0.04 (in your case)
precision0_04 = precision_score(true_labels, y_pred_prob > 0.04)
recall0_04 = recall_score(true_labels, y_pred_prob > 0.04)