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...
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,...
AUC 是 ROC Curve 下面的区域的面积。他的取值范围为0到1之间(正如 TPR 和 FPR 都可以从0到1) ,我们建立模型的目的就是最大化这个区域,以便我们可以有一些阈值的最高 TPR 和最低 FPR。Scikit中的的工具 roc _ AUC _ score ()可以使用预测值和实际 y 值,计算出AUC(上图和上述代码块)。 如果直观地去...
曲线下的面积叫做 AUC。 上图表示,在给定阈值下,不同的模型对于正负样本的分类情况,分类效果越好,那么 TPR 越高, FPR 越低,因此该 点 越靠近 (0,1) 坐标。 为什么样本不平衡问题不影响 ROC 曲线? 上文已经解释了 样本不平衡问题 不影响 TPR 和 FPR,那么也就不会影响 ROC 曲线。 碰撞曲线: 在假设测试...
ROC/AUC的概念 1. 灵敏度,特异度,真正率,假正率 在正式介绍ROC/AUC之前,我们还要再介绍两个指标,这两个指标的选择也正是ROC和AUC可以无视样本不平衡的原因。这两个指标分别是:灵敏度和(1-特异度),也叫做真正率(TPR)和假正率(FPR)。 灵敏度(Sensitivity) = TP/(TP+FN) ...
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,...
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...
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) ...
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...
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。