sklearn的xgboost繪製ROC Curve沒問題
#XGBoost
xgb = xgb.fit(X_train,y_train)
#預測分類的概率
y_pred_xgb = xgb.predict_proba(X_test)[:, 1]
fpr_xgb, tpr_xgb, _ = roc_curve(y_test, y_pred_gbdt)
↑↑↑↑↑↑↑↑以上是用sklearn api↑↑↑↑↑↑↑↑
想請問若是使用
import xgboost as xgb
訓練是用bst = xgb.train(param, dtrain, num_round)
這種的xgboost要怎麼計算出他每個分類的概率
而不是預測出的結果
才可以繪製ROC Curve
感謝了