计算普通的 average/macro AUC 即可。多分类问题下,每个正类都画一条 ROC 曲线,然后选择不同的方法(macro / micro / weighted),得到最终多分类的 ROC 曲线,从而计算 AUC。
然后再计算precision recall，这就是1中提到的micro macro两种计算方法见上面两点。
从上图可以看出,按照AUC的定义,我们想要模型的FPR(模型的假阳率)越小越好,TPR(模型的真阳率)越大越好,这样则希望图中对应的FP和FN越小越好,即正样本的概率分布与负样本的概率分布的重叠区域越小越好。如下图所示,当正负样本预测概率分布完全重合时,模型预测正样本的概率和负样本概率相同,AUC=0.5,这样的模型则...
此外，还可以将多个类别混合在一起，生成一条整体的ROC曲线。常用的混合方式包括macro和micro，其中macro策略是先计算各个类别的混淆矩阵，然后取平均值；而micro策略则是先将所有类别的混淆矩阵混合在一起，再进行计算。六、在处理不平衡数据时，是否可以依赖AUC进行评估？这一问题目前尚无定论，不同观点各有其支持者...
(1) 方法一:macro,对n条ROC曲线取平均,即可得到最终的ROC曲线 分析:该方法不考虑类别不均衡的影响; (2) 方法二:micro,参考下面 计算总的TP rate和FP rate,然后计算ROC曲线和auc值。 (3) 方法三:weighted,通过每个类别的TP数所占比例进行加权平均; ...
上面的两个方法得到的ROC曲线是不同的,当然曲线下的面积AUC也是不一样的。 在python中,方法1和方法2分别对应sklearn.metrics.roc_auc_score函数中参数average值为'macro'和'micro'的情况。 下面以方法1为例,直接上代码,概率矩阵P和标签矩阵L分别对应代码中的y_score和y_one_hot: ...
上面的两个方法得到的ROC曲线是不同的,当然曲线下的面积AUC也是不一样的。 在python中,方法1和方法2分别对应sklearn.metrics.roc_auc_score函数中参数average值为'macro'和'micro'的情况。 下面以方法1为例,直接上代码,概率矩阵P和标签矩阵L分别对应代码中的y_score和y_one_hot: ...
## \[1\]"Micro F1 is: 0.88" 值为0.88相当高,表明整体性能良好。 宏平均F1的类特定性能 由于其中的每个混淆矩阵都cm已经存储了一对多的预测性能,因此我们只需要从其中一个矩阵中提取这些值,然后按上述定义计算\(F1 _ {rm {macro}}): 代码语言:javascript ...
另外,对于某些特定的多分类问题,可能还需要考虑其他评估指标,如宏平均(macro-average)或微平均(micro-average)AUC等。 总之,使用sklearn.metrics.roc_auc_score()函数计算多分类问题的AUC是一种非常实用的方法,可以帮助我们评估模型在不同分类阈值下的性能。通过采用一对一或一对多策略,我们可以将多分类问题分解为...
特别是对于F1分数,我们可以通过微平均(Micro-averaging)或宏平均(Macro-averaging)的方式来处理多分类问题。这两种方法提供了从不同角度综合评估模型性能的方式。微平均F1分数是将所有类别的结果汇总后计算得到的F1分数,它能很好地反映模型总体的性能,特别适用于样本不均衡的情况。而宏平均F1分数则是先计算每个类别的F1...