auc_score=roc_auc_score(y_true,y_score) 3. 具体示例 我们将通过一个简单的例子来演示如何使用roc_curve和roc_auc_score函数。首先,我们需要导入所需的库和模块: importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportmake_classificationfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimpor...
y_pred_prob=np.zeros(X_test.shape[0])fpr,tpr,thresholds=roc_curve(y_test,y_pred_prob)auc=roc_auc_score(y_test,y_pred_prob)# 可视化结果 plt.figure(figsize=(10,5))plt.subplot(1,2,1)plt.title("混淆矩阵")plt.imshow(cm,interpolation='nearest',cmap=plt.cm.Blues)plt.colorbar()plt....
AUC-ROC的计算公式如下: $$ AUC-ROC = \int_{-\infty}^{+\infty} TPR(FPR^{-1}(x))dFPR^{-1}(x) $$ 其中,TPR为真正例率,FPR为假正例率,$FPR^{-1}(x)$为假正例率的反函数,即真负例率。$dFPR^{-1}(x)$表示在$x$处的微小变化,即导数。 在实际计算中,通常采用离散化的方法来计算...
带入AUC的计算公式得: AUC=\int_{−∞}^{+∞}TPR(t)⋅g(t)dt \\ 将TPR(t)=\int_{t}^{+\infty}f(s)ds\\代入: AUC=\int_{−∞}^{+∞}(\int_{t}^{+∞}f(s)ds)⋅g(t)dt \\ 将双重积分的顺序交换(注意积分范围): AUC=\int_{−∞}^{+∞}\int_{−∞}^{s}g(t)...
AUC为ROC曲线下的面积,它的面积不会大于1,由于ROC曲线一般都处于直线y=x的上方,因此AUC的取值范围通常在(0.5,1)之间。由于ROC曲线不能很好的看出分类器模型的好坏,因此采用AUC值来进行分类器模型的评估与比较。通常AUC值越大,分类器性能越好。 在基本概念中我们提到了精确率、召回率以及F1值,既然有它们作为二分类...
0.5 < AUC < 1,代表ROC曲线在45度线上方,预测优于50/50的猜测。需要选择合适的阈值后,产出模型。 AUC = 0.5,代表ROC曲线在45度线上,预测等于50/50的猜测。 0 < AUC < 0.5,代表ROC曲线在45度线下方,预测不如50/50的猜测。 AUC = 0,代表ROC曲线在横轴上,预测完全不准确。
大数据:一张图读懂为什么AUC等于ROC曲线下的面积(或者说AUC的物理意义是:预测的正例排在负例前面的概率)?,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
ROC曲线的面积就是AUC(Area Under Curve)。 AUC用于衡量二分类问题机器学习算法的性能(泛化能力)。 ROC曲线,通过将连续变量设定出多个不同的临界值,从而计算出一系列正真率和假正率,再以假正率为横坐标、正真率为纵坐标绘制成曲线,曲线下面积越大,表示准确率越高。在ROC曲线上,最靠近坐标图左上方的点为真正率...
真阳性率（TPR）和召回率（Recall）衡量了模型正确识别正例的能力，其计算公式为 TP/(TP+FN)；假阳性率（FPR）衡量了模型错误地将正例识别为负例的比率，计算公式为 FP/(FP+TN)。特异性（Specificity）则表示模型正确识别负例的能力，与FPR负相关。AUC（Area Under the Curve）值是ROC曲线下的面积...