python中的多类AUC ROC得分 、、 我想要计算三个类别0,1,2的AUC得分。在我使用predict_proda获得预测概率后,我使用roc_auc_score(y_test_over, y_prob, multi_class="ovo", average="macro")。但是,我得到了这个错误然后,我使用中的代码from sklearn.preproc 浏览1提问于2020-06-12得票数 0 ...
最后,我们使用roc_auc_score()函数计算了每个二分类问题的AUC,并取平均值作为整个多分类问题的AUC。 需要注意的是,roc_auc_score()函数中的multi_class参数决定了如何计算多分类问题的AUC。除了’ovr’(One-vs-Rest)策略外,还可以选择’multiclass’策略,但这需要模型能够直接输出每个类别的概率,而不是使用一对一...
本文使用sklearn的逻辑斯谛回归模型，进行鸢尾花多分类预测，对OvR与OvO多分类方法下的预测结果进行对比。
from sklearn import svm, datasets from sklearn.metrics import roc_curve, auc from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import label_binarize from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier from scipy import interp # Import some data to play with iris = da...
AUC全称Area Under the Curve,即ROC曲线下的面积。sklearn通过梯形的方法来计算该值。上述例子的auc代码如下: >>>metrics.auc(fpr, tpr)0.75 roc_auc_score原理及计算方式: 在二分类问题中,roc_auc_score的结果都是一样的,都是计算AUC。 在多分类中,有两种计算方式:One VS Rest和 One VS One,在multi_cla...
这里使用sklearn.datasets的iris数据集,它有3个类。ROC曲线可用于二分类,因此,这里我们将使用来自sklearn.multiclass的OneVsRestClassifier和Random forest作为分类器,绘制ROC曲线。 fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.metricsimportroc_curve,roc_auc_scorefromsklearn.datasetsimportload_irisfromsk...
roc_auc =auc(fpr, tpr) 1. 其中roc_auc为计算的acu的值。 三、二分类ROC曲线绘制 本实例中的数据来源于sklearn中的鸢尾花(iris)数据。 from sklearn import datasets, svm, metrics, model_selection, preprocessing from sklearn.naive_bayes import GaussianNB ...
您不能将roc_auc用作多类模型的单个摘要度量。如果需要，您可以计算每个类的roc_auc，如下所示 ...
from sklearn import svm, datasets from sklearn.metrics import roc_curve, auc from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import label_binarize from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier from scipy import interp ...
plt.title('Multi-Class ROC') plt.legend(loc="lower right") plt.show 多分类结局ROC的结果如下,可以得到AUC=0.96,说明建立的SVM模型预测效果较优。 参考文献 https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_roc.html#sphx-glr-auto-examples-model-selection-plot-roc-py...