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...
(5)AUC :ROC曲线下面积(Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve)(AUC-ROC): 适用于二分类问题,ROC曲线是以真正例率(True Positive Rate,召回率)为纵轴Y、假正例率(False Positive Rate)为横轴X的曲线,AUC-ROC是ROC曲线下的面积。一般来说,AUC 值范围从 0 到 1,值越大表示模型性能越好。 ...
cm=confusion_matrix(y_test,y_pred)accuracy=accuracy_score(y_test,y_pred)# 计算ROC曲线和AUC# 在这里我们需要一个概率预测来计算ROC曲线和AUC,为了演示,我们假设模型输出的是一个常量概率 y_pred_prob=np.zeros(X_test.shape[0])fpr,tpr,thresholds=roc_curve(y_test,y_pred_prob)auc=roc_auc_score(...
记正样本数为 M,负样本数为 N,将所有样本按分值从小到大排列,记第i个正样本排名为ranki,代表分值小于等于它(包括它自身)的样本个数,这样比它小的负样本个数为ranki−i,由此得到 AUC 的计算公式AUC=∑i∈positive(ranki−i)MN=∑i∈positiveranki−M(M+1)/2MN...
根据公式a = (x̅ - y̅) / s_x和b = s_y / s_x计算双正态模型的两个参数a和b。 使用标准正态分布函数Φ和公式A = Φ(a / √(1 + b^2))计算AUC值。 需要注意的是,由于患者组和非患者组的检测结果往往不符合双正态分布的条件,因此一般需要经过正态变换或使用最大似然估计法来计算参数。
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。 【补充】ROC曲线和AUC面积理解 转自:https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/79946787略有改动,仅供个人学习使用...
AUC的计算: (1)第一种方法:AUC为ROC曲线下的面积,那我们直接计算面积可得。面积为一个个小的梯形面积之和,计算的精度与阈值的精度有关。 (2)第二种方法:根据AUC的物理意义,我们计算正样本score大于负样本的score的概率。取N*M(N为正样本数,M为负样本数)个二元组,比较score,最后得到AUC。时间复杂度为O(N...
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...