您可以使用 try-except 来防止错误: import numpy as np from sklearn.metrics import roc_auc_score y_true = np.array([0, 0, 0, 0]) y_scores = np.array([1, 0, 0, 0]) try: roc_auc_score(y_true, y_scores) except ValueError: p
相比之下，sklearn的roc_auc_score函数直接将阈值个数设定为batch size。roc_auc_score函数的定义包括两个主要参数：y_true和y_score。其中，y_true代表真实的分类标签，y_score则是模型预测的评分或概率值。在内部实现中，函数调用_binary_roc_auc_score函数，计算fpr和tpr。然后，使用auc函数计算fpr...
tf.metrics.auc()是等距产生阈值的,roc_auc_score()直接以预测概率scores为阈值。 首先看roc_auc_score函数定义: defroc_auc_score(y_true,y_score,average="macro",sample_weight=None):"""Compute Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve (ROC AUC)Examples--->>> import numpy as np>>>...
scores = [0.1, 0.4, 0.35, 0.8]y_true = [0, 0, 1, 1] y_pred = [0, 1, 1, 1] TPR = TP/(TP+FN) = 1 FPR = FP/(TN+FP) = 0.5 3.3截断点为0.4 说明只要score>=0.4,它的预测类别就是P。 此时,因为4个样本的score有2个大于等于0.4。所以,所有样本的预测类有2个为P(1个预测正确,...
>>>roc_auc_score(y_true, y_scores) 0.75 confusion_matrix 用一个例子来理解混淆矩阵: 假设有一个用来对猫(cats)、狗(dogs)、兔子(rabbits)进行分类的系统,混淆矩阵就是为了进一步分析性能而对该算法测试结果做出的总结。假设总共有 27 只动物:8只猫, 6条狗, 13只兔子。结果的混淆矩阵如下图: 在这个...
sklearn.metrics.roc_auc_score(y_true,y_score,average=’macro’,sample_weight=None)[source] 利用该函数,输入真实label和预测结果可以得到AUC值。 二. ROC曲线的意义 ROC观察模型正确地识别正例的比例与模型错误地把负例数据识别成正例的比例之间的权衡。TPR的增加以FPR的增加为代价。ROC曲线下的面积是模型准...
>>>y_scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8]) >>>roc_auc_score(y_true, y_scores) 0.75 6 confusion_matrix 假设有一个用来对猫(cats)、狗(dogs)、兔子(rabbits)进行分类的系统,混淆矩阵就是为了进一步分析性能而对该算法测试结果做出的总结。假设总共有27只动物:8只猫,6条狗,13只兔子。结果 ...
FPR=FP1FP1+TN1w1+FP2FP2+TN2w2+FP3FP3+TN3w3FPR=FP1FP1+TN1w1+FP2FP2+TN2w2+FP3FP3+TN3w3 sample: 对于样本很不均匀的类,可以采用该方法。所以对多分类的roc_auc_score使用示例如下: roc_auc_score(y_true, y_scores, multi_class='ovo',labels=[0,1,2],average='macro')...
from sklearn.metricsimportroc_auc_score #调用方法:roc_auc_score(y_labels,y_scores) 随机数据生成函数及调用方法: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 defget_score():# 随机生成100组label和score y_labels=np.zeros(100)y_scores=np.zeros(100)foriinrange(100):y_labels[i]=np.ra...
说明只要score>=0.1,它的预测类别就是正例。 此时,因为4个样本的score都大于等于0.1,所以,所有样本的预测类别都为P。 scores = [0.1, 0.4, 0.35, 0.8] y_true = [0, 0, 1, 1] y_pred = [1, 1, 1, 1] 1. 2. 3. TPR = TP/(TP+FN) = 1 ...