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...
macro: 为每一层分配相同的权值。即 TPR=13(TP1TP1+FN1+TP2TP2+FN2+TP3TP3+FN3)TPR=13(TP1TP1+FN1+TP2TP2+FN2+TP3TP3+FN3) FPR=13(FP1FP1+TN1+FP2FP2+TN2+FP3FP3+TN3)FPR=13(FP1FP1+TN1+FP2FP2+TN2+FP3FP3+TN3) weighted: 以该类在样本中占的百分比作为权重,计算TPR和FPR。
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: ...
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...
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...
## \[1\]"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 ...