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。
5, 5)) ax.matshow(conf_matrix, cmap=plt.cm.Oranges, alpha=0.3) for i in range(conf_matri...
3.1 macro-F1 3.2 weighted-F1 3.3 micro-F1 4. 趁热打铁,接着说说AUC、ROC 参考 网上也有许多文章关于单个指标的解析,讲的也很好,但有点碎片化。一直想把平常用来评价模型的一些指标,从来源到去路的梳理一遍。于是就花了些时间,把TP、FP、FN、TN以及对应引出的micro-f1, weight-f1,macro-f1的优劣与对应场景...
F1:两者通常难以兼得,因此引入两者的调和平均,来得到一个trade-off的值 micro 与macro 有时我们如果多次训练或测试,每次都有一个混淆矩阵,或者多分类任务,此时需要综合考虑recall,precision,f1 P-R曲线 对于一个模型最终输出的分类结果,不同的阈值,可以得到不同的precision与recall,将其绘制成一条曲线。 如果一个模...
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: ...
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。
1, 0.2, 0.7]，[0.9, 0.04, 0.06]，...] 第i⾏表⽰第i个样本属于各类的概率值 average：{‘micro’, ‘macro’, ‘samples’, ‘weighted’} or None, default=’macro’，这个参数表⽰在多分类的时候各个种类计算的权重计算⽅式。 注意到，y_true和y_pre都需要是numpy数组格式。
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。混淆矩阵则直观展示了预测结果与实际结果之间的关系，帮助评估模型在不同类别上的性能。这些指标和曲线为文本分类任务提供了全面的性能评估...
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...
在多类问题中: Macro-average对少数类别性能更为关注，而Micro-average则整体考虑所有类别，选择哪种取决于优先关注的性能平衡点。在实际应用中，评估指标的选择并非孤立的，而是根据具体场景和目标来决定。例如，在欺诈检测中，高召回率可能更为重要，这时可通过设定特定的Precision阈值来找到最佳平衡点。然而...