y_pred_prob=np.zeros(X_test.shape[0])fpr,tpr,thresholds=roc_curve(y_test,y_pred_prob)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,inte
AUC的计算公式是：AUC = ∫ TPR(FPR) dFPR 其中，TPR(FPR)表示在给定的FPR下的TPR值。这个公式告诉我们如何计算ROC曲线下的面积，也就是AUC值。计算AUC值时，需要先找到TPR和FPR之间的关系，然后使用积分来计算AUC。在实际应用中，我们通常使用计算机软件来计算AUC值，例如使用Python的scikit-learn库。总结：AUC的...
AUC = 1，是完美分类器，采⽤这个预测模型时，不管设定什么阈值都能得出完美预测。绝⼤多数预测的场合，不存在完美分类器。0.5 < AUC < 1，优于随机猜测。这个分类器（模型）妥善设定阈值的话，能有预测价值。AUC = 0.5，跟随机猜测⼀样（例：丢铜板），模型没有预测价值。AUC < 0.5，⽐随机猜测...
1])y_scores[i]=np.random.random()returny_labels,y_scoresif__name__=='__main__':y_labels,y_scores=get_score()# 调用sklearn中的方法计算AUC,与后面自己写的方法作对比print('sklearn AUC:',roc_auc_score(y_labels,y_scores))print('diy AUC:',calAUC(y_labels,y_scores...
AUC-ROC曲线是衡量二分类模型性能的核心工具,通过分析不同分类阈值下真正例率(TPR)与假正例率(FPR)的变化关系,量化模型的整体区
则AUC计算公式为: AUC=CorrectPairM∗N 5*、python 代码实现AUC计算及注解 defcacu_auc(label,prob):''':param label: 样本的真实标签:param prob: 分类模型的预测概率值,表示该样本为正类的概率:return: 分类结果的AUC'''# 将label 和 prob组合,这样使用一个key排序时另一个也会跟着移动temp=list(zip(...
[:,1]# 计算AUCauc=roc_auc_score(y_test,y_pred_proba)print(f"AUC:{auc:.2f}")# 预测测试集的类别y_pred=model.predict(X_test)# 计算准确率accuracy=accuracy_score(y_test,y_pred)print(f"Accuracy:{accuracy:.2f}")# 计算混淆矩阵cm=confusion_matrix(y_test,y_pred)# 绘制混淆矩阵图plt....
AUC值的计算 AUC(Area Under Curve)被定义为ROC曲线下的面积,显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方,所以AUC的取值范围在0.5和1之间。使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好,而作为一个数值,对应AUC更大的分类器效果更好。
ROC_AUC 指标就是 ROC 曲线下的面积,计算公式为: AUC = ∫[TPR(threshold) - FPR(threshold)]dthreshold 其中,threshold 为分类阈值。 3.roc_auc 指标在分类问题中的应用 在分类问题中,我们希望模型能够尽可能地准确地区分正负样本。ROC_AUC 指标可以衡量模型在不同阈值下的性能。ROC_AUC 值越大,说明模型在...