python - 如何在 Catboost 预测方法中实现 select

问题描述

我训练了 CatBoostClassifier 模型并计算了select_threshold

catboost_pool = Pool(X_train, y_train, cat_features= cat_feature)
roc_curve_values = get_roc_curve(model, catboost_pool)
boundary = select_threshold(model, curve=roc_curve_values, FPR=0.01)

有一个boundary == 0.8598920270324757

我现在如何实现这个值来降低预测中的 FPR 率？例如在混淆矩阵中？

pd.DataFrame(classification_report(y_test, y_pred, output_dict=True)).transpose()

标签： pythonmachine-learningcatboost

python - 如何在 Catboost 预测方法中实现 select_threshold？

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