AUC=0.5,跟随机猜测一样,模型没有预测价值。 AUC<0.5,比随机猜测还差;但是可以反预测而行,就优于随机猜测。 6.2 AUC值的物理意义 假设分类器的输出是样本属于正类的score(置信度),则AUC的物理意义为任取一对(正、负)样本,正样本的score大于负样本的score的概率。 6.3 AUC值的计算 AUC为ROC曲线下的面积,那...
AUC 是指 ROC 曲线下方的面积。 AUC值衡量了模型在所有可能的分类阈值下,区分正负样本的能力。 AUC 的值通常在0到1之间,AUC值越大,说明分类器的区分能力越强。 AUC = 0.5:表示分类器的表现与随机猜测相当。即分类器没有任何区分正负样本的能力。 AUC = 1:表示分类器能完美地将所有正类样本与负类样本区分开。
AUC(Area Under Curve) ROC下的面积,[0,1],通常在[0.5,1]之间。ROC曲线能直观体现分类器的性能,但是需要一个数值,直接判定分类器的性能好坏。 def draw_roc(confidence_scores,data_labels): plt.figure() plt.grid() plt.title('ROC Curve') plt.xlabel('FPR') plt.ylabel('TPR') fpr,tpr,thresholds...
下面是官方给出的示例,y代表着真实分类,scores代表着y对应的每个样本被预测为正类的概率,也就是说对于第一个样本来说,预测为2的概率为0.1,预测为1的概率为0.9,以此类推。 roc_curve(y_true,scores,pos_label):对应的参数分别为y的真实标签,预测为正类的概率,pos_label 是指明哪个标签为正类,因为默认都是-...
首先负类为1,正类标签为2。thresholds为将预测结果scores从大到小排列的结果。这里的thresholds指的是大于等于这个阈值为正类,负责为负类。所以通过改变不同的阈值,预测结果也将发生变化,所以根据4组thresholds得到4组fpr、tpr数据,然后以fpr为横坐标,以tpr为纵坐标,即得到ROC曲线,ROC曲线下的面积是AUC。
AUC与ROC曲线是评估分类模型性能的重要工具,尤其在不平衡数据集上表现优异。本文深入浅出地解释了AUC与ROC的概念,通过实例和图表展示其计算方法与应用,帮助读者优化模型,提升分类效果。
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 ...
将结果中的FPR与TPR画到二维坐标中,得到的ROC曲线如下(蓝色线条表示),ROC曲线的面积用AUC表示(淡黄色阴影部分)。 详细计算过程 上例给出的数据如下 y = np.array([1, 1, 2, 2]) scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8]) 1 2 1 2 用这个数据,计算TPR,FPR的过程是怎么样的呢? 1. 分析数...
>>>y_scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8]) >>>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:...
thresholds为将预测结果scores从⼤到⼩排列的结果。这⾥的thresholds指的是⼤于等于这个阈值为正类，负责为负类。所以通过改变不同的阈值，预测结果也将发⽣变化，所以根据4组thresholds得到4组fpr、tpr数据，然后以fpr为横坐标，以tpr为纵坐标，即得到ROC曲线，ROC曲线下的⾯积是AUC。那么⾸先当阈值为0....