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...
---计算auc SELECT (good_rank_sum- 0.5*tot_bad*(tot_bad+1)) / (tot_good*tot_bad...
前言ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣。这篇文章将先简单的介绍ROC和AUC,而后用实例演示如何python作出ROC曲线图以及计算AUC。 AUC介绍 AUC(Area Under Curve)是机器学习二分类模型中非常常用的
给大家介绍了如何利用Python画ROC曲线,以及AUC值的计算,有需要的朋友们可以参考借鉴,下面来一起看看吧。 (0)踩踩(0) 所需:1积分 weixin_473553452021-09-14 21:40:50 评论 没有给数据文件夹,运行不了。原代码连接https://blog.csdn.net/qq_35311970/article/details/79976889?utm_source=blogxgwz2 ...