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。
通常情况下,一般就用macroF1来评估多分类模型了。 macro-F1、micro-F1、weightF1都是在多分类下用来评估模型好坏的指标。具体选用哪个应该取决于你的任务数据情况: 1. 通常情况下,若数据集各类别数据量是不平衡的且所有类别都是同样重要,那用macroF1好就好了,因为它是按类别计算,再取平均的F1作为最后值。大多数...
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。
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...
F1 值:是精确值和召回率的调和均值,即 2/F1=1/precision+1/recall。Fβ是更一般的形式,对 precision 和 recall 加权。而 F1 是其特殊情况,认为 precision 和 recall 同等重要。推广的话还有 macro-P、macro-R、macro-F1 及 micro-P、micro-R、micro-F1 等。
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: ...
AUC（Area under ROC curve）是ROC曲线下的面积，用于衡量模型在各种阈值下的性能。AUC值范围为0到1，值越高表示模型性能越好。宏平均（Macro-averaging）和微平均（Micro-averaging）是处理多分类问题时计算F1值的两种方法。宏平均计算每个类别的F1值并取平均值，而微平均则是将所有样本合并计算。混淆...
无论是Macro -score还是Micro -score,都是分值越高,模型效果越好。 宋亚统 作家的话 去QQ阅读支持我 还可在评论区与我互动 打开QQ阅读 上QQ阅读看本书,第一时间看更新 1.3 ROC和AUC ROC的英文全称为Receiver Operating Characteristic Curve(受试者操作特征曲线)。这个概念源于20世纪70年代的信号检测理论,后被...
当样本类别较多时,可以使用微观平均(micro-average)或宏观平均(macro-average)的计算方式。微观平均将所有样本视为一个整体进行计算,而宏观平均则将不同类别的AUC平均。 5. AUC与其他评估指标的关系:AUC与其他评估指标如准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)和F1值等有一定的关系。准确率和精确率...