方法二:sklearn.metrics.roc_auc_score(或者sklearn.metrics.auc)可以计算AUC,但是需要通过“真实标签y_true”和“模型预测得到的概率y_scores”来计算的。 roc_auc_score直接根据标签y和预测概率得分scores计算得到AUC的值 sklearn.metrics.auc唏嘘通过roc_curve先得到fpr, tpr作为输入。 importnumpy as npfromskle...
尝试画出病患事例的ROC曲线,先求不同阈值下的FPR和TPR,置信度从大到小(重复的不算)排列为[0.9, 0.8, 0.6, 0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1],一共有8个阈值,如果手算TPR和FPR那太费劲了,幸好sklearn.metrics模块有现成 的roc_curve函数来算,代码如下: import pandas as pd from sklearn.metrics import roc_c...
AUC的特点是不会受正负样本比例的影响。 PR曲线:是recall和precision点所连成的曲线,recall的值为x轴,precision的值为y轴。由于TPR=recall,所以PR曲线的横坐标为ROC曲线的纵坐标,正负例样本比例变化较大的情况下,PR曲线受影响较大,ROC曲线相对鲁棒。 所以,在正负例样本不均衡情况下,ROC曲线更能客观衡量模型性能,降...
thresholds有几个点, FPR, TPR 就有几个点,显然他们三者的shape是一样的,有了这些点就可以绘制ROC曲线了。我们希望AUC的面积越大越好。 对于多分类 一般两种做法: Macro-averaging,计算每个类别的 Re,Re,F1 F1 = \frac{2*P*R}{R+P} (跟下面有些不同),最后算平均。 Micro-averaging:每一个类别不分类,...
公式:FPR = FP / (FP + TN) 定义:表示当前被错误分到正样本类别中真实的负样本/ 所有负样本总数的比例; 在ROC曲线中 横坐标是FPR(假正率),纵坐标是TPR(真正率)。 显然,FPR越低越好,TPR越高越好。 下图就是一个ROC曲线的例子 AUC 即ROC曲线下的面积。
我们希望⼀组（TPr,FPr）中，TPr越⼤越好，FPr越⼩越好 sklearn代码如下：import numpy as np from sklearn import metrics y = np.array([1, 1, 2, 2])scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8])fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y, scores, pos_label=2)print(fpr, tpr,...
其中离线评估的主要方法包括Holdout检验、交叉检验、留一验证、自助法等,评价指标主要包括用户满意度、预测准确度、召回率、覆盖率、多样性、新颖性、流行度、均方根误差、对数损失、P-R曲线、AUC、ROC曲线等等。线上测试的评估方法主要包括A/B测试、Interleaving方法等,评价指标主要包括点击率、转化率、留存率、平均...
总结一下,对于计算ROC,最重要的三个概念就是TPR, FPR, 截断点。 ROC曲线 ROC曲线越接近左上角,代表模型越好,即ACU接近1 fromsklearn.metricsimportroc_auc_score, aucimportmatplotlib.pyplotasplty_predict = model.predict(x_test)y_probs = model.predict_proba(x_test)#模型的预测得分fpr, tpr, thresholds...
auc = metrics.auc(fpr, tpr) print '手动计算auc:', auc #绘图 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = u'SimHei' mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #FPR就是横坐标,TPR就是纵坐标 plt.plot(fpr, tpr, c = 'r', lw = 2, alpha = 0.7, label = u'AUC=%.3f' % auc) ...
1. TPR、FPR&TNR 2. 精确率Precision、召回率Recall和F1值 3. 综合评价指标F-measure 4. ROC曲线和AUC 5. 参考内容 考虑一个二分问题,即将实例分成正类(positive)或负类(negative)。对一个二分问题来说,会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被 预测成正类,即为真正类(True positive),如果实例是负类...