- 将ROC曲线上的点按FPR值从小到大排序; - 计算相邻点之间的梯形面积,并将这些面积累加起来; - 得到的总和即为AUC值。 在实际应用中,计算AUC时常用到的Python库有scikit-learn,它提供了方便的函数roc_auc_score来计算AUC值。例如: ```python from sklearn.metrics import roc_auc_score y_true = [0, 1,...
我们得到的AUC曲线必然是一个阶梯状的。因此,计算的AUC也就是这些阶梯 下面的面积之和。这样,我们先把score排序(假设score越大,此样本属于正类的概率越大),然后一边扫描就可以得到我们想要的AUC。但是,这么 做有个缺点,就是当多个测试样本的score相等的时候,我们调整一下阈值,得到的不是曲线一个阶梯往上或者往右...
曲线下面积AUC给药后以血药浓度为纵坐标，以时间为横坐标所得曲线下的面积。通常可用积分法或梯形法求得。AUC=药物浓度x时间，具有线性动力学特点的药物，AUC值与剂量成正比，因面用AL.'C，所以AUC可以表示服用某一剂量药物后一定时间内药物吸收入血的相对分量。还可通过比较血管外途径与静脉注射给药的AUC来...
想问下大家这个 AU..首先,tn 到 t 无穷的 AUC 值为什么是 Cpn/k?浓度除以斜率是什么鬼?然后是第二个圈圈出来的项,不应该是从 0 到 tn 的积分吗?