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...
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]) fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y, scores, pos_label=2) # ***海明距离*** from sklearn.metrics import hamming_loss y_pred = [1, 2, 3, 4] y_true...
fromsklearn.metrics import roc_curve, auc # y_test:实际的标签, dataset_pred:预测的概率值。 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, dataset_pred) roc_auc = auc(fpr, tpr) #画图,只需要plt.plot(fpr,tpr),变量roc_auc只是记录auc的值,通过auc()函数能计算出来 plt.plot(fpr, tpr, lw=1,...
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[...
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 ...
from sklearn.metrics import roc_curve, auc # 生成模拟数据 X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]]) y = np.array([0, 1, 1, 0, 1]) # 训练逻辑回归模型 model = LogisticRegression() model.fit(X, y) ...
from sklearn.metrics import roc_auc_score score=roc_auc_score(y_test,y_pred_proba[:,1])#快速求出auc值,越高预测效果越好 model.feature_importances_#查看决策树中各个特征的重要性 features=X.columns#获取特征名称 importances=model.feature_importances_#获取特征重要性 ...
正如你所看到的,这首先得到了一条roc曲线,然后调用 auc() 来获得面积。 我猜你的问题是 predict_proba() 调用。对于正常的 predict() 输出始终相同: import numpy as np from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import roc_curve, auc, roc_auc_score est = LogisticRegressi...
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- ...