AUC通常与ROC曲线(Receiver Operating Characteristic curve)一起使用,用于衡量模型在不同分类阈值下的性能。 对于二分类问题,使用sklearn.metrics.roc_auc_score()函数计算AUC是非常直接的。然而,当处理多分类问题时,情况会稍微复杂一些,因为AUC是专门为二分类问题设计的。为了在多分类问题上使用AUC,我们通常会采用一对...
示例:对于三类样本(类别1、类别2、类别3),需要构建3个二分类器(类别1 vs 类别2、类别1 vs 类别3、类别2 vs 类别3)。然后,对每个二分类器计算ROC曲线和AUC值,最后取平均值。 Python实现 在Python中,可以使用sklearn.metrics模块中的roc_auc_score函数来计算多分类的AUC值。通过设置multi_class参数为'ovr'或'...
在sklearn中,roc_auc_score函数可用于计算多类ROC AUC得分。对于多分类问题,可以通过设置multi_class参数来指定不同的处理策略,如"ovr"(一对剩余)或"ovo"(一对一)。 代码语言:txt 复制 from sklearn.metrics import roc_auc_score # 假设y_true是真实标签的数组,y_score是模型预测的概率数组 y_true = np...
上面的两个方法得到的ROC曲线是不同的,当然曲线下的面积AUC也是不一样的。 在python中,方法1和方法2分别对应sklearn.metrics.roc_auc_score函数中参数average值为'macro'和'micro'的情况。 下面以方法1为例,直接上代码,概率矩阵P和标签矩阵L分别对应代码中的y_score和y_one_hot: #!/usr/bin/python#-*- co...
因此,我正在研究一个模型,该模型试图使用RandomForest将样本分类为7个类中的一个。我能够构建和训练模型,但是当涉及到使用roc_auc函数来评估它时,我能够执行'ovr‘(oneVsrest),但是'ovo’给我带来了一些麻烦。 roc_auc_score(y_test, rf_probs, multi_class = 'ovr', average = 'weighted') ...
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,统计全部,先加后除。 PR-AUC 同样也是根据阈值 \theta 把Pr 和Re 计算出来。 y= np.array([1, 1, 2...
分析:该方法不考虑类别不均衡的影响; (2) 方法二:micro,参考下面 计算总的TP rate和FP rate,然后计算ROC曲线和auc值。 (3) 方法三:weighted,通过每个类别的TP数所占比例进行加权平均; 备注:目前sklearn.metrics.roc_auc_score(仅支持macro 和 weighted)...
print '调用函数auc:', metrics.roc_auc_score(y_one_hot, y_score, average='micro') # 2、手动计算micro类型的AUC #首先将矩阵y_one_hot和y_score展开,然后计算假正例率FPR和真正例率TPR fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y_one_hot.ravel(),y_score.ravel()) ...
F1-Score表示模型分数关于Precision score和Recall Score的函数。F1-score是一种机器学习模型性能指标，它...
# 基于roc_curve函数返回fpr、tpr序列计算AUC的值(和roc_auc_score等价) auc(fpr, tpr), roc_auc_score(y, pred) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 注意:roc_curve只针对二分类情况,多分类情况有点特殊。下面给出多分类示例。