它主要用于计算二分类问题的 ROC AUC 值,但也可以扩展到多分类问题,通过特定的参数设置。roc_auc_score 函数是否支持多分类问题: roc_auc_score 函数支持多分类问题,但需要通过特定的参数来处理。 在多分类情况下,roc_auc_score 函数可以通过 average 参数来指定计算 AUC 的方式。roc...
sklearn.metrics.roc_auc_score(y_true, y_score, *, average='macro', sample_weight=None, max_fpr=None, multi_class='raise', labels=None)[source]) 1. 输入参数(只介绍多分类情况下怎么使用): y_true:真实的标签。形状(n_samples,)或(n_samples, n_classes)。二分类和多分类(一个样本只属于一...
roc_auc_score(y_test,decision_scores) 本例模型中ROC曲线下面积: area_under_roc 在本例中0.98这个结果是相当好的,不过,ROC曲线面积指标并不对有偏数据很敏感,因此一般不用来单独评价一个模型性能的好坏,而是有多个模型在一块时,将ROC曲线绘制在一起,它能用来直观比较孰优孰劣。 多分类问题的混淆矩阵 前面...
OvO策略则是将多分类问题中的每两个类别组合成一个二分类问题,对每一对类别绘制ROC曲线,然后计算所有ROC曲线的平均值或选择某种方式(如宏平均、微平均)来综合。 二、Python实战 我们将使用scikit-learn库中的roc_auc_score函数和plot_roc_curve函数来绘制多分类ROC曲线。 环境准备 首先,确保你已经安装了scikit-lear...
基于这两点,将标签矩阵L和概率矩阵P分别按行展开,转置后形成两列,这就得到了一个二分类的结果。所以,此方法经过计算后可以直接得到最终的ROC曲线。 上面的两个方法得到的ROC曲线是不同的,当然曲线下的面积AUC也是不一样的。 在python中,方法1和方法2分别对应sklearn.metrics.roc_auc_score函数中参数average值为...
recall_score(y_true, y_pred[, labels, …]) zero_one_loss(y_true, y_pred[, normalize, …]) 还有一些可以同时用于二标签和多标签(不是多分类)问题: average_precision_score(y_true, y_score[, …]) roc_auc_score(y_true, y_score[, average, …])...
我正在做不同的文本分类实验。现在我需要计算每个任务的 AUC-ROC。对于二进制分类,我已经使用以下代码使其工作: {代码...} 但是现在我需要为多类分类任务做这件事。我在某处读到我需要将标签二值化,但我真的不...
roc_auc=dict() n_classes=3foriinrange(n_classes): fpr[i], tpr[i], _=roc_curve(y_test[:, i], y_score[:, i]) roc_auc[i]=auc(fpr[i], tpr[i])#fpr[0].shape==tpr[0].shape==(21, ), fpr[1].shape==tpr[1].shape==(35, ), fpr[2].shape==tpr[2].shape==(33, ...
比如说绘制ROC和计算AUC: 代码语言:javascript 复制 from sklearn.metricsimportroc_curve,auc # 为每个类别计算ROC曲线和AUCfpr=dict()tpr=dict()roc_auc=dict()n_classes=3foriinrange(n_classes):fpr[i],tpr[i],_=roc_curve(y_test[:,i],y_score[:,i])roc_auc[i]=auc(fpr[i],tpr[i])# fp...
第四步将每一个预测点的分类都视作一个结果。 比如100个样本三分类,就出现300个二分类结果。 代码语言:javascript 复制 # ComputeROCcurve andROCareaforeachclassfpr=dict()tpr=dict()roc_auc=dict()foriinrange(n_classes):fpr[i],tpr[i],_=roc_curve(y_test[:,i],y_score[:,i])roc_auc[i]=au...