Python 我的ROC曲线的一个区域位于随机线下方，如何修改混淆矩阵？

在下面的roc曲线中，当阈值较低时，roc_曲线低于随机线，为什么会发生这种情况？ 混乱矩阵如下所示， 我的问题是，为了得到随机线上的roc_曲线，混淆矩阵中的以下哪一个元素（TP、FP、TN、FN）应该增加或减少

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预备赛

对模型对象调用predict_proba，为数据的每一行返回事件的预测概率=1。

ROC

绘制ROC时，相应的方法按照事件=1的预测概率按降序对数据进行排序。ROC精确地告诉您通过模型预测可以实现TPR和FPR的组合

这种形状的ROC所说的是：

由您的模型生成的事件=1的预测概率与事件=1的真实概率相匹配比随机分配（用“随机线”表示）更符合约85%的数据。准确地说，这85%是事件=1的预测概率最高的85%行。

由您的模型生成的事件=1的预测概率与事件=1的真实概率相匹配比随机分配（用“随机线”表示）更差，约占您数据的15%。准确地说，这15%是15%的行，具有最低的事件预测概率

我从你的图表中取了85%和15%的值：这是我对ROC穿过对角线的点（“随机线”）的眼球估计值，应该仅作为说明。

这种现象的一个可能原因是：这可能是与一个热编码分类特征相关的过度拟合的结果，该特征的分类对于数据集的不同子总体“表现”不同。在拟合模型之前，您可能希望尝试排除一些变量，并在ROC形状上寻求改进。

混淆矩阵

混淆矩阵的结果与模型生成的事件=1的预测概率相同。单个混淆矩阵与指定单个行预测=1或预测=0的特定预测概率阈值相关。单个混淆矩阵由ROC处的单个点表示，因此您无法通过操纵混淆矩阵元素来实际操纵ROC形状。你应该用另一种方式来推理：ROC形状不知何故告诉你你的模型可以实现什么样的混淆矩阵

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希望这有帮助：-）

谢谢你的回答，实际上我使用的是嵌入而不是一个热编码，通过检查训练与验证的损失图，没有过度拟合。顺便说一下，我使用一个数据集进行训练和验证，另一个数据集在上面测试模型（如roc所示）。关于我提供的信息，你能提供我更多的见解吗@Juan关于混淆矩阵，如果您要解决此问题，您将如何改变模型的性能以不获得该曲线（例如，对neg或viceversa处罚等级pos）@MostafaAlishahi您能否为列车数据提供单独的ROC曲线，为验证数据提供单独的ROC曲线，为测试数据提供单独的ROC曲线？实际上，您可以做的是利用模型使用的特征：尝试排除某些特征，例如，从识别开始：1）与目标变量具有非单调关系的特征，并排除此类特征；2）最相关的特征对，并排除其中一对。

            Predicted
            Neg   Pos

Actual Neg  1656  860
Actual Pos  145  331