TLDR: scikit的roc_curve函数在某个数据集上仅返回3个点。这是为什么？我们如何控制返回的点的数量？

我在尝试绘制ROC曲线，但总是得到一个“ROC三角形”。

lr = LogisticRegression(multi_class = 'multinomial', solver = 'newton-cg')y = data['target'].valuesX = data[['feature']].valuesmodel = lr.fit(X,y)# 获取分类器的概率probas_ = model.predict_log_proba(X)

为了确保长度是正确的：

print len(y)print len(probas_[:, 1])

两者都返回13759。

然后运行：

false_pos_rate, true_pos_rate, thresholds = roc_curve(y, probas_[:, 1])print false_pos_rate

返回 [ 0. 0.28240129 1. ]

如果我调用threasholds，我得到array([ 0.4822225 , -0.5177775 , -0.84595197])（总是只有3个点）。

因此，我的ROC曲线看起来像一个三角形也就不足为奇了。

我不明白的是为什么scikit的roc_curve只返回3个点。非常感谢您的帮助。

回答：

点的数量取决于输入中的唯一值的数量。由于输入向量只有2个唯一值，函数给出了正确的输出。