如何根据 ROC 结果为 sklearn 分类器设置阈值？

Question

我使用 scikit-learn 训练了一个 ExtraTreesClassifier（基尼指数），它非常适合我的需求。准确度不是很好，但使用 10 倍交叉验证，AUC 为 0.95。我想在我的工作中使用这个分类器。我对 ML 很陌生，所以如果我问你一些概念上的错误，请原谅我。

我绘制了一些 ROC 曲线，通过它，我似乎有一个特定的阈值，我的分类器开始表现良好。我想在拟合的分类器上设置这个值，所以每次我调用预测时，分类器都会使用那个阈值，我可以相信 FP 和 TP 率。

我也来到了这篇文章 (scikit .predict() default threshold)，其中指出阈值不是分类器的通用概念。但是由于ExtraTreesClassifier有predict_proba方法，而且ROC曲线也和thresdholds定义有关，我觉得应该可以指定。

我没有找到任何参数，也没有任何类/接口可以用来做这件事。如何使用 scikit-learn 为经​​过训练的 ExtraTreesClassifier（或任何其他类）设置阈值？

非常感谢， 大肠杆菌

Answer 1

这就是我所做的：

model = SomeSklearnModel()
model.fit(X_train, y_train)
predict = model.predict(X_test)
predict_probabilities = model.predict_proba(X_test)
fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test, predict_probabilities)

但是，我很生气 predict 选择了一个对应于 0.4% 的真阳性（假阳性为零）的阈值。 ROC 曲线显示了一个我更喜欢我的问题的阈值，其中真阳性约为 20%（假阳性约为 4%）。然后我扫描 predict_probabilities 以找到与我最喜欢的 ROC 点对应的概率值。在我的例子中，这个概率是 0.21。然后我创建自己的预测数组：

predict_mine = np.where(rf_predict_probabilities > 0.21, 1, 0)

你去吧：

confusion_matrix(y_test, predict_mine)

返回我想要的：

array([[6927,  309],
       [ 621,  121]])

Answer 2

如果没有任何具体的代码示例，很难提供准确的答案。如果您已经在进行交叉验证，则可以考虑将 AUC 指定为要优化的参数：

shuffle = cross_validation.KFold(len(X_train), n_folds=10, shuffle=True)
scores = cross_val_score(classifier, X_train, y_train, cv=shuffle, scoring='roc_auc')