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。
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正确率>0.5,错误率<0.5的结果)。所以...
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...
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_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
在二分类任务中,如果 Macro-Recall(宏召回率)和 AUC(曲线下面积)相等,可能说明以下一些情况: 这可能暗示着在该任务中,模型在不同类别上的表现相对比较均衡,没有出现较大的类别不平衡问题导致两者差异较大。同时也可能表明模型对于正例和负例的区分能力在整体上较为一致,使得这两个指标呈现出较为相似的数值。 但...