在PyTorch中计算AUC(Area Under the Curve)值通常涉及以下几个步骤:准备数据集、使用PyTorch模型进行预测、然后使用sklearn.metrics中的roc_auc_score函数计算AUC值。下面我将分点详细解释这些步骤,并附上代码示例。 1. 准备用于计算AUC的数据集 首先,我们需要准备真实标签和预测概率的数据集。这些数
importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromsklearn.metricsimportroc_auc_score# 随机生成数据集和标签defgenerate_data(num_samples=1000,num_classes=5):# 随机生成输入X=torch.randn(num_samples,10)# 10个特征# 随机生成多标签,using multi-label binarizer (可能是多个1)y=(torch.rand(num_samples,num_cla...
roc_auc=roc_auc_score(label, prob) except ValueError: pass ##或者其它定义,例如roc_auc=0 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 2)计算PR-ROC时,隐藏bug,如果label中只有一类的数据,计算PR-RIC时并不报错,但是会计算错误 示例如下: label=[1,1,1,1,1,1] prob=[0,0,0,0,0,0] '''计算PR曲线...
auc = F.roc_auc_score(y_pred, y_true) Accuracy and AUC both serve as important indicators of a model’s performance. However, they measure different aspects of a model’s performance. Accuracy measures the proportion of correct predictions, while AUC measures the overall ranking performance of...
下图中,我们假设使用一个结节的直径大小作为判断是否恶性结节的标准,那么该曲线就是当取不同的直径大小作为判断阈值时,所得到的ROC曲线。而AUC(Area Under ROC)即为ROC曲线下面的面积。ROC曲线是用来衡量分类器的分类能力,AUC表示,随机抽取一个正样本和一个负样本,分类器正确给出正样本的score高于负样本的概率。
AUC 值越接近 1,表示模型区分正负样本的能力越强。 可以使用成熟的库如 scikit-learn 或专门为 PyTorch 设计的 torchmetrics 来方便地计算这些指标。 from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score, roc_auc_score # 假设已经定义了模型、验证集加载器等变量 # model, val_loader 已经...
ROC曲线（Receiver Operating Characteristic）适用于二分类任务，它显示了真正率和假正率的关系。在PyTorch中，可以使用torch.nn.functional.roc_auc_score来计算ROC曲线下的面积（AUC），AUC值越大，模型性能越好。AUC值1代表完美性能，0.5则表示随机猜测水平。混淆矩阵提供了更详细的分类表现，通过torch....
代码如下: from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.metrics import f1_score # 加到epoch 循环和迭代循环中间 train_prob_all, train_prob1_all, train_label_all = [], [], [] # outputs是模型…
from sklearn.metrics import roc_auc_score # 评估模型性能,每迭代一轮后,对模型性能与效果进行评估 def evaluate_model(model): model.eval() with torch.no_grad(): valid_labels, valid_preds = [], [] for step, x in tqdm(enumerate(valid_loader)): ...
实施自动化脚本以确保每次批量处理后及时计算 AUC,可参考以下的 Python 实現: AI检测代码解析 importtorchfromsklearn.metricsimportroc_auc_scoredefcalculate_auc(y_true,y_scores):returnroc_auc_score(y_true,y_scores)# 模型训练逻辑forepochinrange(num_epochs):forbatchintrain_loader:optimizer.zero_grad()...