AUC通常与ROC曲线(Receiver Operating Characteristic curve)一起使用,用于衡量模型在不同分类阈值下的性能。 对于二分类问题,使用sklearn.metrics.roc_auc_score()函数计算AUC是非常直接的。然而,当处理多分类问题时,情况会稍微复杂一些,因为AUC是专门为二分类问题设计的。为了在多分类问题上使用AUC,我们通常会采用一对...
2、 P的每一列即各样本属于该列对应类别的概率,则可以计算每个类别的ROC曲线和auc值; 3、 计算整体ROC曲线和auc值 (1) 方法一:macro,对n条ROC曲线取平均,即可得到最终的ROC曲线 分析:该方法不考虑类别不均衡的影响; (2) 方法二:micro,参考下面 计算总的TP rate和FP rate,然后计算ROC曲线和auc值。 (3) ...
2、 P的每一列即各样本属于该列对应类别的概率,则可以计算每个类别的ROC曲线和auc值; 3、 计算整体ROC曲线和auc值 (1) 方法一:macro,对n条ROC曲线取平均,即可得到最终的ROC曲线 分析:该方法不考虑类别不均衡的影响; (2) 方法二:micro,参考下面 计算总的TP rate和FP rate,然后计算ROC曲线和auc值。 (3) ...
基于sklearn.metrics.roc_auc_score的几种多分类AUC计算方式 2021-01-25 09:32 −... outthinker 0 7148 机器学习:基于sklearn的AUC的计算原理 2019-12-06 21:00 −AUC原理 一、AUC起源 AUC是一种用来度量分类模型好坏的一个标准。这样的标准其实有很多,例如:大约10年前在 machine learning文献中一统天下...