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。
3.1 macro-F1 3.2 weighted-F1 3.3 micro-F1 4. 趁热打铁,接着说说AUC、ROC 参考 网上也有许多文章关于单个指标的解析,讲的也很好,但有点碎片化。一直想把平常用来评价模型的一些指标,从来源到去路的梳理一遍。于是就花了些时间,把TP、FP、FN、TN以及对应引出的micro-f1, weight-f1,macro-f1的优劣与对应场景...
Pytorch implementation of "Towards Macro-AUC oriented Imbalanced Multi-Label Continual Learning" Our implementation is based on Avalanche. Environment setup Please create a python environment like conda create -n mlcl python=3.10. We recommand using python=3.10, torch=2.1.0+cu121 and torchvision=0.1...
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 ...
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Multi-label Macro-AUC Measuremlconfmat
AUC Stock 0.41 0.01 2.38% Ausgold is overvalued. Ausgold shows a prevailing Real Value of USD0.39 per share. The current price of the firm is USD0.41. Our model approximates the value of Ausgold from analyzing the firm fundamentals such as Shares Outstanding of 356.28 M, operating margin...
AUC statistic functions tool provides the execution environment for running the Beta function and other technical functions against AUC. AUC value trend is the prevailing direction of the price over some defined period of time. The concept of trend is an important idea in technical analysis, includi...