AUC表示的ROC曲线包围的面积,AUC的取值范围[0,1]之间。计算这个面积,理论上可以使用积分法,但是也可以通过叠加各个小梯形的面积来得到。 AUC是ROC曲线包围的面积,也继承了ROC本身的特点,是一种衡量模型排序能力的指标,等效于–对于任意一对正负例样本,模型将正样本预测为正例的可能性大于 将负例预测为正例的可能...
(5)AUC :ROC曲线下面积(Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve)(AUC-ROC): 适用于二分类问题,ROC曲线是以真正例率(True Positive Rate,召回率)为纵轴Y、假正例率(False Positive Rate)为横轴X的曲线,AUC-ROC是ROC曲线下的面积。一般来说,AUC 值范围从 0 到 1,值越大表示模型性能越好。 ...
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...
当AUC = 1.0时,模型是完美模型,能完全区分正负类。当0.5 < AUC < 1.0时,模型具有一定的区分能力,AUC越大,模型性能越好。 6. AUC值的理解 AUC值等价于随机选取一个正类样本和一个负类样本,模型将正类样本的预测评分高于负类样本的概率。具体解释如下 1. 定义样本集和得分函数 设共有 \[{N^ + }\] 个...
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、threshholdfrom 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from sklearn.metrics import plot_roc_curve # ...
深入理解多分类ROC曲线及AUC计算 引言 在机器学习和统计建模中,ROC曲线及AUC值作为评估分类模型性能的重要指标,广泛应用于医疗诊断、金融风控、生物信息学等多个领域。然而,当面对多分类问题时,ROC曲线及AUC的计算方法相较于二分类问题会更为复杂。本文将详细介绍多分类ROC曲线及AUC的计算原理、方法及实际应用。 ROC曲...
AUC=P(正样本得分>负样本得分) 因为AUC在计算的过程中也间接计算了正负样本的排序,当出现错误顺序(误判负样本为正样本时),AUC的累积值减少,如图所示,模型而(蓝色线)的AUC累积值要大于模型一(红色线),这是由于在阈值降低的过程中,出现错误顺序的阈值更低。同时,FPR的增加,可以与坐标轴围成矩形区域,该面积...
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 ...
mean_tpr+= np.interp(mean_fpr,fpr,tpr) # 插值函数interp(x坐标,每次x增加距离,y坐标) 累计每次循环的总值后面求平均值 mean_tpr[0] = 0.0 # 将第一个真正例=0 以0为起点 roc_auc = auc(fpr,tpr) # 求auc面积 plt.plot(fpr,tpr,lw=1,label='ROC fold {0:.2f} (area = {1:.2f})'.fo...