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("混淆矩阵") plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.Blues) plt.colorbar() plt.xlabel("预测标签") plt.ylabel("真实标签") plt.xticks([0, 1], ["...
5️⃣ F1分数(F1 Score) F1分数是精准率和召回率的调和平均值,计算公式如下: F1分数 = 2 * 精准率 * 召回率 / (精准率 + 召回率) F1分数综合考虑了精准率和召回率,提供了一个平衡的评估指标。6️⃣ ROC曲线和AUC ROC曲线和AUC是评估分类模型性能的重要工具。ROC曲线绘制了不同阈值下的查准率和查...
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 ...
公式:R = TP / (TP + FN) F score,也叫F measure,是两个判断依据的权衡,用一个标准来衡量系统性能。 公式:F = 2 * P * R / (P + R) 例1 有个班级,有50个男生,30个女生。 有个人猜测这个班有20个女生,事实上他所猜测的这20个女生中,有15个真的是女生,另5个是男生。
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: 适用于正负样本分布...
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,...
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...
print("AUC is ", roc_auc_score(y_true, y_scores)) y_true is [1 1 0 0 1 1 0] y_scores is [0.8 0.7 0.5 0.5 0.5 0.5 0.3] AUC is 0.8333333333333334 y_true is [0 0 1 1] y_scores is [0.1 0.4 0.35 0.8 ] AUC is 0.75 ...
在文本分类任务中，评价指标对于衡量模型性能至关重要。本文将介绍五种常用的评价指标：准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1值（F1-score）以及两个用于评估分类性能的曲线：ROC曲线和AUC。准确率（Accuracy）衡量模型预测正确的比例，公式为：正确预测的样本数/总样本数。精确率...