AUC=CorrectPairM∗N 5*、python 代码实现AUC计算及注解 defcacu_auc(label,prob):''':param label: 样本的真实标签:param prob: 分类模型的预测概率值,表示该样本为正类的概率:return: 分类结果的AUC'''# 将label 和 prob组合,这样使用一个key排序时另一个也会跟着移动temp=list(zip(label,prob))# 将...
相比之下，ROC曲线以真阳性率TPR（真正被预测为正类的比例）和假阳性率FPR（误判为正类的比例）为坐标。它的AUC（曲线下面积）是衡量性能的重要指标，AUC值越大，预测性能越好。计算AUC时，涉及将样本对正确排序，即正样本预测概率高于负样本的概率。在类别不平衡情况下，PR曲线因其更关注TPR（正样本...
4. ROC曲线与AUC的魔力AUC（Area Under the ROC Curve），直观衡量分类器性能。它通过计算ROC曲线下面积，区域越大，性能越稳定。TPR（True Positive Rate）和FPR（False Positive Rate）是构建ROC曲线的基石。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...