파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정판): 사이킷런 핵심 개발자가 쓴 머신러닝과 데이터 과학 실무서

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파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정판)

In [60]:

from sklearn.metrics import precision_recall_curve

precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(

y_test, svc.decision_function(X_test))

precision

_

recall

_

curve

함수는 가능한 모든 임계값(결정 함수에 나타난 모든 값 )에 대해 정

밀도와 재현율의 값을 정렬된 리스트로 반환하므로 [그림

5

-

13

]처럼 곡선 그래프를 그릴 수

있습니다.

In [61]:

# 부드러운 곡선을 위해 데이터 포인트 수를 늘립니다.

X, y = make_blobs(n_samples=(4000, 500), cluster_std=[7.0, 2], random_state=22)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0)

svc = SVC(gamma=.05).t(X_train, y_train)

precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(

y_test, svc.decision_function(X_test))

# 0에 가까운 임계값을 찾습니다.

close_zero ...