roc = metrics.roc_auc_score(label, preds, multi_class='ovr') print('--roc-ovr:', roc) roc = metrics.roc_auc_score(label, preds, multi_class='ovo') print('--roc-ovo', roc) if __name__ == '__main__': read_path = './new_mul.xlsx' calculate_auc_multi(read_path) 1. 2...
f1 = f1_score(y_test, y_pred) print(f'F1 Score: {f1}') 5、ROC 曲线和 AUC 分数 ROC 曲线(受试者操作特征曲线)是一个图形化的评估方法,它展示了在不同阈值下,模型的真正例率(TPR)和假正例率(FPR)之间的关系。AUC 分数(曲线下面积)衡量了ROC曲线下的整体区域大小,提供了一个将模型性能总结为单...
print(f'F1 Score: {f1}') 5、ROC 曲线和 AUC 分数 ROC 曲线(受试者操作特征曲线)是一个图形化的评估方法,它展示了在不同阈值下,模型的真正例率(TPR)和假正例率(FPR)之间的关系。AUC 分数(曲线下面积)衡量了ROC曲线下的整体区域大小,提供了一个将模型性能总结为单一数值的方法。ROC曲线(Receiver Operatin...
sklearn.metrics.roc_curve(y_true, y_score, pos_label=None, sample_weight=None, drop_intermediate=True) 1. 2)roc_auc_score() 求AUC值 roc_auc_score(y_true, y_score, average=’macro’, sample_weight=None) 1. 3)如何绘制ROC曲线 1 import numpy as np 2 import matplotlib.pyplot as plt...
fromsklearn.metrics import roc_auc_score y_true = np.array([0, 0, 1, 1]) y_scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8]) roc_auc_score(y_true, y_scores) # 2,ROC曲线 y = np.array([1, 1, 2, 2]) scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8]) ...
python计算得到auc值(python roc_auc_score) python计算得到auc值 数据 #得到AUC值# avgAUC calculationvg = valid1.groupby(['Coupon_id'])aucs = []for i in vg: tmpdf = i[1] if len(tmpdf['label'].unique()) != 2: continue fpr, tpr, thresholds = roc_curve(tmpdf['label'], tmpdf[...
from sklearn.metrics import roc_auc_score def roc_auc(y, y_pred): return roc_auc_score(y, y_pred) Precision @ k Precision @ k是用于多标签分类设置的流行指标之一。 在此之下,我们计算给定示例的前k个预测,然后计算出这k个预测中有多少个实际上是真实标签。 我们将Precision @ k计算为- ...
scikit-learn中的ROC from sklearn.metrics import roc_curve fprs, tprs, thresholds = roc_curve(y_test, decision_scores) plt.plot(fprs, tprs) plt.show() ## 求曲线与坐标轴的面积可以作为衡量模型的标准 from sklearn.metrics import roc_auc_score ...
y_score =nnmodel.predict_proba(X_test)[:,1] #计算不同阈值下,fpr和tpr的组合值,其中fpr表示1-Specificity,tpr表示sensitivity fpr,tpr,threshold =metrics.roc_curve(y_test,y_score) # 计算AUC的值 roc_auc = metrics.auc(fpr,tpr) print("神经网络模型预测测试集数据ROC曲线的AUC:",roc_auc) ...
二、ROC 1、计算ROC值 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnp from sklearn.metricsimportroc_auc_score y_true=np.array([0,0,1,1])y_scores=np.array([0.1,0.4,0.35,0.8])roc_auc_score(y_true,y_scores) 2、ROC曲线 代码语言:javascript ...