AUC就是衡量学习器优劣的一种性能指标。从定义可知,AUC可通过对ROC曲线下各部分的面积求和而得。 AUC的统计意义是从所有正样本随机抽取一个正样本,从所有负样本随机抽取一个负样本,对应的预测probability中该正样本排在负样本前面的概率。 计算原理:所有的样本对中被正确排序的样本对(正类排在负类前面)的比例。 1...
ROC-AUC Receiver Operation Characteristics - Area Under Curve. 上面的图告诉我们横坐标是 FPR,纵坐标是TPR . 在计算上,以sklearn为例,是按照给定的pred(概率输出)来进行选取threshold,即 θ 进而计算的。 pred>θ 就是positive,反之就是negative. 假设1 是正例,那么此时就可以得到对应的 FPR,TPR y = np...
-最后,计算AUC,即PR曲线下的面积。 2. Receiver Operating Characteristic(ROC)曲线和AUC: ROC曲线是另一种常用的二分类模型评估曲线,同样反映了分类器在不同阈值下的性能表现。ROC曲线的横轴是“假正例率”(False Positive Rate,FPR),即在实际为负例的样本中被错误地分类为正例的样本所占的比例。纵轴是“真正...
AUC如何计算 方法一: 按照AUC的含义,计算正例分数大于反例分数的概率,该方法计算复杂度为O(n^2),显然效率并不高。 方法二: 解释:该方法为方法一的进阶版本,首先rank项就是样本按照score值从小到大升序排序,然后只对正样本的序号相加,然后减去正样本在正样本之前的数,结果便是正样本大于负样本的数,然后再除于...
AUC代码实现: 按roc曲线下面积计算 defcal_auc(labels,probs):P,N=0,0forlabelinlabels:iflabel==1:P+=1else:N+=1TP,FP,TPR_last,FPR_last=0,0,0,0AUC=0pair=zip(probs,labels)pair=sorted(pair,key=lambdax:x[0],reverse=True)i=0#i的位置为阈值whilei<len(pair):if(pair[i][1]==1)...
计算AUC时，它表示正样本被正确排序在负样本之前的概率，计算过程涉及样本的rank值和正确排序对的总数。5. 类别不平衡中的选择在类别严重不平衡时，PR曲线更显优势，它关注的是正样本的识别（TP），对正样本表现更敏感。而ROC曲线在处理这类问题时，可能会忽略正样本的重要性，给出相对乐观的评估。结论...
在类别不平衡情况下，PR曲线因其更关注TPR（正样本正确识别）而更适合此类问题，而ROC曲线则可能因对正负样本一视同仁而给出相对乐观的结果。在实际选择时，需结合问题特性和目标，如需关注正样本的识别，PR曲线更适用；若对整体性能更为重视，AUC和ROC曲线则更合适。参考资料：AUC计算方法与Python实现...
根据名称我们就可以知道,AUC就是在计算ROC曲线下方的面积,该值能够量化的反映基于ROC曲线衡量出的模型性能。由于ROC的曲线一般都处于Y=X这条直线的上方(若果不是的化把概率反转变成1-p即可成为更好的分类器),所以AUC的取值一般在0.5-1之间。AUC越大,说明分类器越可能把真正的正样本排在前面,分类性能越好。
用于计算AUC for i in range(len(threshold)): if y[i] == 1: tpr += y_step tpr_all.append(tpr) fpr_all.append(fpr) else: fpr += x_step fpr_all.append(fpr) tpr_all.append(tpr) y_sum += tpr return tpr_all,fpr_all,y_sum*x_step # 获得总体TPR,FPR和相应的AUC tpr_lr,fpr_...