fromsklearn.metricsimportroc_auc_score roc_auc_score函数需要以下输入参数: y_true:实际目标值,通常是二进制的(0或1)。 y_score:分类器为每个样本计算的概率或决策函数得分。 示例: 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_...
roc_auc_score(y_true, y_scores, multi_class='ovo',labels=[0,1,2],average='macro')
=2:raiseValueError("Only one class present in y_true. ROC AUC score ""is not defined in that case.")fpr,tpr,tresholds=roc_curve(y_true,y_score,sample_weight=sample_weight)returnauc(fpr,tpr,reorder=True)return_average_binary_score(_binary_roc_auc_score,y_true,y_score,average,sample_w...
roc_auc_score roc_auc_score(Receiver Operating Characteristics(受试者⼯作特性曲线，也就是说在不同的阈值下，True Positive Rate和False Positive Rate的变化情况))我们只考虑判为正的情况时，分类器在正例和负例两个集合中分别预测，如果模型很好，在正例中预测，百分百为正例，⽽在负例中预测，百分0为...
roc_auc_score(Receiver Operating Characteristics(受试者工作特性曲线,也就是说在不同的阈值下,True Positive Rate和False Positive Rate的变化情况)) 我们只考虑判为正的情况时,分类器在正例和负例两个集合中分别预测,如果模型很好,在正例中预测,百分百为正例,而在负例中预测,百分0为正例,说明模型分类能力很...
在scikit-learn库中,`roc_auc_score`方法接受两个参数:真实标签和预测概率。在实际使用中,我们首先通过模型预测得到样本的预测概率,然后将真实标签和预测概率作为参数传入`roc_auc_score`方法,即可得到ROC-AUC值。以下是`roc_auc_score`方法的简单示例: ```python from sklearn.metrics import roc_auc_score y_...
roc_curve和auc函数都是用来计算AUC面积的,只不过传入的参数不一样。 from sklearn.metrics import roc_curve # 返回fpr、tpr、threshhold from sklearn.metrics import roc_auc_score # 返回ROC曲线下的面积 from sklearn.metrics import auc # 返回ROC曲线下的面积 ...
The AUC value is equivalent to the probability that a randomly chosen positive example is ranked higher than a randomly chosen negative example. 这句话有些绕,我尝试解释一下:首先AUC值是一个概率值,当你随机挑选一个正样本以及一个负样本,当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面...
roc_auc_score 传参 fromsklearn.metricsimportroc_auc_score y_true=[0,0,1,1,1] y_score=[0.1,0.2,0.7,0.8,0.9] print(roc_auc_score(y_true,y_score)) y_score=[0.7,0.8,0.9,0.1,0.2] print(roc_auc_score(y_true,y_score)) 1....