(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) 方法三:weighted,通过每个类别的TP数所占比例进行加权平均; 备注:目前sklearn.metrics.roc_auc_score(仅支持macro 和 weighted)
roc_auc_score 函数不仅可以用于计算二分类问题的 AUC 值,还可以通过设置 average 参数来计算多分类问题的 AUC 值。 在多分类情况下,average 参数可以设置为 None、'micro'、'macro' 或'weighted',以选择不同的 AUC 计算方式。以下是一个使用 roc_auc_score 计算多分类问题 AUC 值的示例代码: ...
weighted:对于不均衡数量的类来说,计算二分类metrics的平均,通过在每个类的score上进行加权实现。 micro:给出了每个样本类以及它对整个metrics的贡献的pair(sample-weight),而非对整个类的metrics求和,它会每个类的metrics上的权重及因子进行求和,来计算整个份额。Micro-averaging方法在多标签(multilabel)问题中设置,包含...
另外,对于某些特定的多分类问题,可能还需要考虑其他评估指标,如宏平均(macro-average)或微平均(micro-average)AUC等。 总之,使用sklearn.metrics.roc_auc_score()函数计算多分类问题的AUC是一种非常实用的方法,可以帮助我们评估模型在不同分类阈值下的性能。通过采用一对一或一对多策略,我们可以将多分类问题分解为多个...
Micro-averaging:每一个类别不分类,统计全部,先加后除。 PR-AUC 同样也是根据阈值 \theta 把Pr 和Re 计算出来。 y= np.array([1, 1, 2, 2]) y_pred = np.array([0.1, 0.6, 0.05, 0.8]) precision, recall, thresholds = metrics.precision_recall_curve(y, y_pred, pos_label=2) pr_auc = ...
参数average : string, [None, ‘micro’, ‘macro’(default), ‘samples’, ‘weighted’] 将一个二分类matrics拓展到多分类或多标签问题时,我们可以将数据看成多个二分类问题的集合,每个类都是一个二分类。接着,我们可以通过跨多个分类计算每个二分类metrics得分的均值,这在一些情况下很有用。你可以使用average...
assert_almost_equal(roc_auc_score(y_true, y_score, average="micro"), 1.0) y_true = np.array([[0, 1], [0, 1]]) y_score = np.array([[0, 1], [1, 0]]) with pytest.raises(ValueError): with pytest.warns(UndefinedMetricWarning, match=expected_message): roc_auc_score(y_true,...
您不能将roc_auc用作多类模型的单个摘要度量。如果需要，您可以计算每个类的roc_auc，如下所示 ...
'micro': 通过将标签指标矩阵的每个元素视为标签来全局计算指标。 'macro': 计算每个标签的指标,并找到它们的未加权平均值。这没有考虑标签不平衡。 'weighted': 计算每个标签的指标,并找到它们的平均值,按支持度加权(每个标签的真实实例数)。 'samples': ...
>>>recall_score(y_true, y_pred, average='micro') 0.33... >>>recall_score(y_true, y_pred, average='weighted') 0.33... >>>recall_score(y_true, y_pred, average=None) array([1., 0., 0.]) roc_curve ROC曲线指受试者工作特征曲线/接收器操作特性(receiver operating character...