因为如果是二分类问题,只会有一组正类和负类、一条ROC曲线。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。
还有一点,样本确定后,TPR、FPR分母就固定下来了,所以会随TP、FP增长单调递增。但Precision的变化情况会随着阈值调整而变化,且不可预测,或者说不稳定,而AUC会稳定很多。 总结一下,正确的做法是用AUC评价模型能力,选取好的模型之后根据实际需求确定阈值,再用Macro F1计算性能指标。
ROC曲线的横轴是FPRate,纵轴是TPRate。设x=FPRate, y=TPRate,设y=x(即表示模型预测正确与预测错误的概率相等),就是下面这个样子,这时候AUC=0.5, 此时类似于一个抛均匀硬币的模型(这种模型结果应该是最差的结果,因为相当于完全随机,毫无预测能力,因为但凡正确率<0.5,错误率>0.5,将该模型结果反过来也能得到一个...
Macro-AUC is an appropriate and widely used measure in MLL. However, there is no research to optimize Macro-AUC in MLCL specifically. To fill this gap, in this paper, we propose a new memory replay-based method to tackle the imbalance issue for Macro-AUC-oriented MLCL. Specifically, insp...
Multi-label Macro-AUC Measuremlconfmat
roc_auc=dict() foriinrange(n_classes): fpr[i],tpr[i],_=roc_curve(true_y[:,i],PM_y[:,i]) roc_auc[i]=auc(fpr[i],tpr[i]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 计算macro auc fromscipyimportinterp # First aggregate all false positive rates ...
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,表示正确分类的正例个数占分类为正例的实例个数的比例,计算公式为: (4)F1-score是基于召回率(Recall)与精确率(Precision)的调和平均,即将召回率和精确率综合起来评价,计算公式为...1.准确率,召回率,精确率,F1-score,Fβ,ROC曲线,AUC值 为了评价模型以及在不同研究者之间进行性能比较,需要统一的评价标准。根...
精确率、召回率、F1-score、准确率、AUC、ROC曲线? 查准率、查全率又是精确率(precision)、召回率(recall)F1度量,F1-score越高,说明分类模型越稳健 准确率(accuracy) = (TP+TN)/(TP+FN+FP+TN) A把C全部包住,A优于C。 与P-R曲线使用查准率、查全率为纵、横轴不同, ROC曲线的纵轴是"真正例率" (True ...
机器学习的评价指标有很多,一包括入门评价指标准确率(Accuracy)、精确率(Precision) 、召回率(Recall)、一般评价指标 F1-socre、 AUC值与ROC 曲线 、Macro avg(宏平均)、 Micro avg(微平均)、 Micro avg(微平均)、weighted-avg(权重平均)等,以及回归预测问题中的MAE,MSE,RMSE和R-Squared等。 入门评价指标 对于...