计算特定阈值的精度和召回率

Question

我创建了一个逻辑回归模型，但效果不佳。不过，我仍然根据最高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示例。如果您知道我需要使用什么功能，可以帮忙吗？

Answer 1

为了做你想做的事情，我首先用我的模型预测我的概率，然后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，然后计算我想要的指标通过将我的预测值数组与真实值进行比较。

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)