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...
计算AUC值: auc_score=roc_auc_score(y_test,y_score) 绘制ROC曲线: plt.plot(fpr,tpr,label=f'AUC = {auc_score:.2f}')# 绘制ROC曲线,标注AUC的值# 随即分类器没有分类能力,其FPR=TPR。随机分类器的性能通常表示为ROC曲线上的对角线plt.plot([0,1],[0,1],linestyle='--',color='r',label='...
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("ROC 曲线") plt.plot(fpr, tpr, color='blue', lw=2, label=f"AUC = {auc:.2f}")plt.plot([0, 1], [0, 1], color='gray', lw=1, linestyle='--') pl...
具体公式为:Z = (S1 - S2) / √(SE1^2 + SE2^2),其中S1和S2分别表示两个AUC值,SE1和SE2分别表示它们的标准误。 然后,使用Z值计算P值(双侧或单侧),根据P值的大小判断差异的显著性。例如,在双侧检验中,如果P值小于设定的显著性水平(如0.05),则认为两个AUC值之间的差异具有统计学意义。 实际应用与...
AUC < 0.5,比随机猜测还差;但只要总是反预测而行,就优于随机猜测。 AUC的物理意义 假设分类器的输出是样本属于正类的socre(置信度),则AUC的物理意义为,任取一对(正、负)样本,正样本的score大于负样本的score的概率。 计算AUC: 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...
AUC = 1,代表ROC曲线在纵轴上,预测完全准确。不管Threshold选什么,预测都是100%正确的。 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。
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...
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...
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...