python之Precision-Recall 曲线或 ROC 曲线是否可能是一条水平线

我正在处理不平衡数据的二元分类任务。

因为在这种情况下准确度没有太大意义。 我使用 Scikit-Learn 计算 Precision-Recall 曲线和 ROC 曲线以评估模型性能。

但我发现当我使用带有大量估计器的随机森林时，两条曲线都是一条水平线，当我使用 SGD 分类器来拟合它时也会发生这种情况。

ROC图如下:

以及 Precision-Recall 图表:

由于随机森林的行为是随机的，我不会在每次运行中得到一条水平线，有时我也会得到一条规则的 ROC 和 PR 曲线。但水平线更为常见。

这正常吗？或者我在代码中犯了一些错误？

这是我的代码片段:

classifier.fit(X_train, Y_train) 
try: 
    scores = classifier.decision_function(X_test) 
except: 
    scores = classifier.predict_proba(X_test)[:,1] 
 
precision, recall, _ = precision_recall_curve(Y_test, scores, pos_label=1) 
average_precision = average_precision_score(Y_test, scores) 
 
plt.plot(recall, precision, label='area = %0.2f' % average_precision, color="green") 
plt.xlim([0.0, 1.0]) 
plt.ylim([0.0, 1.05]) 
plt.xlabel('Recall') 
plt.ylabel('Precision') 
plt.title('Precision Recall Curve') 
plt.legend(loc="lower right") 
plt.show() 

请您参考如下方法:

是的，你可以。如果您将数据完美地分成两堆，那么当您的阈值超过您的真阳性堆时，您会从零垂直变为 1 真阳性率而没有任何误报(垂直线)，然后从 0 到 1 假阳性率当你的阈值超过了你的一堆真阴性时，阳性率。

如果你能从测试集中获得相同的 ROC 曲线，那你就是黄金。如果您可以在 5 个不同的 k 折交叉验证测试集上评估相同的 ROC 曲线，那么您就是白金。