auc_score=roc_auc_score(y_true,y_score) 3. 具体示例 我们将通过一个简单的例子来演示如何使用roc_curve和roc_auc_score函数。首先,我们需要导入所需的库和模块: importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportmake_classificationfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimpor...
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...
这个过程可以让sklearn帮我们完成。import numpy as np from sklearn.metrics import roc_auc_score y_true = np.array([0, 0, 1, 1])y_scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8])roc_auc_score(y_true, y_scores)0.75 auc就是曲线下⾯积，这个数值越⾼，则分类器越优秀 ...
(一)AUC的计算 AUC (Area Under Curve) 被定义为ROC曲线下的面积,显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方,所以AUC的取值范围一般在0.5和1之间。 例2中的AUC值为0.75 (二)AUC的含义 根据(Fawcett, 2006),AUC的值的含义是: The AUC value is equivalent to the probability...
因此,计算的AUC也就是这些阶梯下面的面积之和。这样,我们先把score排序(假设score越大,此样本属于正类的概率越大),然后一边扫描就可以得到我们想要的AUC。但是,这么做有个缺点,就是当多个测试样本的score相等的时候,我们调整一下阈值,得到的不是曲线一个阶梯往上或者往右的延展,而是斜着向上形成一个梯形。此时,...
ROC是由点(TPR,FPR)组成的曲线,AUC就是ROC的面积。AUC越大越好。 一般来说,如果ROC是光滑的,那么基本可以判断没有太大的overfitting 图像展示 附上代码 library(ROCR) p=c(0.5,0.6,0.55,0.4,0.7) y=c(1,1,0,0,1) pred = prediction(p, y) ...
我们希望有一个能帮助我们找到这个阈值的方法,一种方法是计算F1值(F1 Score),公式为: 选择F1值最大的阈值。 2、AUC和ROC 2.1、简介 AUC全称是Area Under roc Curve,是roc曲线下的面积。ROC全名是Receiver Operating Characteristic,是一个在二维平面上的曲线---ROC curve。横坐标是false positive rate(FPR),纵...
以下是`roc_auc_score`方法的简单示例: ```python from sklearn.metrics import roc_auc_score y_true = [0, 1, 0, 1] y_score = [0.1, 0.4, 0.35, 0.8] roc_auc = roc_auc_score(y_true, y_score) print(roc_auc) ``` 在这个示例中,`y_true`是真实标签,`y_score`是模型的预测概率,...
F1-score 可以看做是precision和recall的综合评价指标,公式为: 问题就是,如果你的两个模型,一个precision特别高,recall特别低,而另一个recall特别高,precision特别低的时候,F1-score可能是差不多的,你也不能基于此来作出选择。 AUC适用场景 AUC了是一个用来评估分类模型性能的常见指标,优点是: ...
AUC（Area Under the Curve）值是ROC曲线下的面积，用于衡量分类器的性能。AUC值越接近1，表示分类器性能越好，而接近0则表示分类器性能较差。完美分类器的AUC值为1，随机分类器的AUC值为0.5。在实际应用中，roc_auc_score和roc_curve是sklearn.metrics库中的两个关键函数。roc_curve函数用于计算ROC...