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...
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。。。
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。。。