y_true,y_scores):returnroc_auc_score(y_true,y_scores)defcalculate_p_value(self,y_true,y_scores):# 使用DeLong检验计算P值# 这里只是一个简单示例,实际可能需要更复杂的实现# 这里直接使用假设检验auc=self.calculate_auc(y_true,y_scores)p_value=1-stats.norm.cdf(auc)# 示例P值计算return...
该计算出的数字称为 p 值。如果我们的置信水平为 95%,那么左侧为 2.5%,右侧为 2.5%。这称为双尾测试。如果我们的零假设是 如果我们使用 95% 置信区间,我们需要一个小于 0.025 的p值来拒绝零假设。但是,现在我们的 p 值是 0.025659,大于 0.025,因此我们不能拒绝原假设。它显然小于 0.05,所以我们仍然可以在 ...
实现途径一:直接利用python中sklearn.metrics库提供的函数计算 实现途径二:自己动手实现,代码中在每遇到一个负样本时就加一,统计当前已有多少个负样本;每遇到一个正样本就累加当前已遍历过的负样本数量,代表该正样本得分大于负样本的次数。最后得到的值auc_value即对应上述公式中的分子部分。 04GAUC(Group AUC) (1)...
AUC小于0.5，这种情况相当于分类器总是把对的说成错的，错的认为是对的，那么只要把预测类别取反，...
有朋友用 python,下面代码用于在 python 里面计算 auc: fromsklearnimportmetricsdefaucfun(act,pred): fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(act, pred, pos_label=1)returnmetrics.auc(fpr, tpr) 2. 可以直接优化 AUC 来训练分类器吗? 答案是肯定的,我在这里给出一个简单的例子,通过直接优化 AUC 来...
python中的sklearn工具 本文中的方法1 本文中的方法2 在方法2的实现代码中,为了方便,当预测得分相同时,没有按照定义用排序值的均值,而是直接使用排序均值。使用这种近似,对本文中的例子的AUC有影响,但生产环境的数据集大,这种近似对AUC的影响极小。 importnumpyasnpfromsklearn.metricsimportroc_auc_score# python...
round(F.sum('PSIn').over(Window.partitionBy('varname')), 6)) Reference 【风控算法】二、SQL->Python->PySpark计算KS,AUC及PSI 风控模型—区分度评估指标(KS)深入理解应用 风控模型—群体稳定性指标(PSI)深入理解应用 分类: 机器学习 , 风控 标签: Python , PySpark , Spark , 风控 0 0 ...
⼀个分类器预测样本为 1 的概率是 p=c(0.5,0.6,0.55,0.4,0.7)如⽂章⼀开始所说，我们需要选定阈值才能把概率转化为类别，选定不同的阈值会得到不同的结果。如果我们选定的阈值为 0.1，那 5 个样本被分进 1 的类别，如果选定 0.3，结果仍然⼀样。如果选了 0.45 作为阈值，那么只有样本 4...
cat( [pred.new_ones((pos_p.size(0))), pred.new_zeros(neg_p.size(0))]) pred, y = pred.numpy(), y.numpy() auc = roc_auc_score(y, pred) f1 = f1_score(y, pred, average='binary') if pred.sum() > 0 else 0 return auc, f1 ...
AUC的python实现代码 1. 混淆矩阵 混淆矩阵是了解AUC的必要前提。它是一个总结分类器所得结果的矩阵,一般为k行k列(k为分类的类别数)。以二分类为例,混淆矩阵如下图所示。 首先牢记这2个公式: 假阳性率(False Positive Rate) (意义是在所有真实的负样本中,预测结果为正的负例。越小越好) ...