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。
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 all_fpr=np.unique(np.concatenate([fpr[i]f...
总之,我们希望在n个二分类混淆矩阵上综合考察查准率和查全率。二分类的分类结果混淆矩阵 真实情况/预测结果 正例反例 正例TP(真正例)FN(假反例) 反例FP(假正...(Macro-Average) 做法:先在各混淆矩阵上分别计算出查准率和查全率,再计算平均值微平均(Micro-Average) 做法:先将各混淆矩阵的对应元素进行平均,得到TP...
2)foriinrange(1100)]micro_f1=f1_score(labels,predicts,average='micro')macro_f1=f1_score(labels...
micro average 和 macro average https://zhuanlan.zhihu.com/p/30953081 macro是宏平均,就是先计算P1 R1 P2 R2 ...然后得到Pmean Rmean, 再计算Fmacro, 而micro是微平均,是P=准确率=判对的/全部,而R=召回的/全部 Pmacro=Rmacro=Accuracy 所以这个微平均其实没啥用。。。
目录 简述 准确率、召回率、F1 AP和mAP(mean Average Precision) ROC和AUC 总结 简述 机器学习(ML),自然语言处理(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(Evaluation)是一个必要的 工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。(注: 相对来说,IR 的 g... ...
可以用sklearn来核对,把average设置成micro y_true = [1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, ...
Our results show that the predictive performance in both tasks can be improved significantly by the proposed algorithms (average AUC score improved from 0.689 to 0.816 on CHF, and from 0.756 to 0.838 on ESRD respectively, on diagnosis group granularity). We also illustrate some interesting ...
因为Keras 2.0去掉了f1、precision和recall指标。解决方案是使用一个自定义指标函数:
目录 召回率(Recall) 精确率(Precision) F1-score Hit Ratio(HR) Normalized Discounted Cummulative Gain(NDCG) 平均精度均值MAP(Mean Average Precision) 在人工智能算法中,算法实现,训练模型完成后,为了判定算法的好坏,需要对训练的模型进行评价,本文介绍一些用于时空数据挖掘(STDM)中PO... ...