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]foriinrange(n_classes)])) # Then interpolate all ROC curves at this points mean_tpr=np.zeros_like(all...
,其本身也为正样本,其他样本score都<0.9,所以都预测为负样本,从混淆矩阵中,我们可以算出X轴坐标(falsepositiverate)= 0/(0+10)= 0和Y轴坐标(true...时,我们才把样本归类到正样本,这么一来,在ROC曲线图中,样本3对应的混淆矩阵(confusion matrix)为: *预测结果 *真实情况正例 反例正例 2 8 反例19 第一...
Weighted Average 从计算的角度讲,先对每个类求值,再取平均得到Macro Average会比较容易.但是当数据集中存在严重类别不平衡的问题时,就不适宜单纯使用Macro Average.此时可以采取weighted average. 具体来说当我们计算Macro Average时候我们给每个类赋予相同的权重,但是当样本不平衡时,不适宜给每个类赋予同样的权重,我们可...
Weighted Average 从计算的角度讲,先对每个类求值,再取平均得到Macro Average会比较容易.但是当数据集中存在严重类别不平衡的问题时,就不适宜单纯使用Macro Average.此时可以采取weighted average. 具体来说当我们计算Macro Average时候我们给每个类赋予相同的权重,但是当样本不平衡时,不适宜给每个类赋予同样的权重,我们可...
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。。。
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。。。