auc_score=roc_auc_score(y_test,y_score) 绘制ROC曲线: plt.plot(fpr,tpr,label=f'AUC = {auc_score:.2f}')# 绘制ROC曲线,标注AUC的值# 随即分类器没有分类能力,其FPR=TPR。随机分类器的性能通常表示为ROC曲线上的对角线plt.plot([0,1],[0,1],linestyle='--',color='r',label='Random Classif...
用法: cuml.metrics.roc_auc_score(y_true, y_score)根据预测分数计算接收器操作特征曲线 (ROC AUC) 下的面积。注意 此实现只能与二进制分类一起使用。参数: y_true:array-like 的形状 (n_samples,) 真正的标签。二进制情况需要形状为 (n_samples,) 的标签 y_score:array-like 的形状 (n_samples,) ...
roc_auc = roc_auc_score(y_test, y_score, multi_class='ovr') print('AUC: %0.2f' % roc_auc) 在这个示例中,我们首先加载了鸢尾花数据集,并将标签二值化,以便为多分类问题计算AUC。然后,我们使用One-vs-Rest策略训练了一个多分类支持向量机模型,并预测了测试集的概率。最后,我们使用roc_auc_score(...
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...
y_score = [0.1, 0.4, 0.35, 0.8] roc_auc = roc_auc_score(y_true, y_score) print(roc_auc) ``` 在这个示例中,`y_true`是真实标签,`y_score`是模型的预测概率,最后通过`roc_auc_score`方法求得了ROC-AUC值。 5. ROC-AUC在实际应用中的意义 ROC-AUC不受样本分布的影响,因此在不平衡数据中也...
相比之下，sklearn的roc_auc_score函数直接将阈值个数设定为batch size。roc_auc_score函数的定义包括两个主要参数：y_true和y_score。其中，y_true代表真实的分类标签，y_score则是模型预测的评分或概率值。在内部实现中，函数调用_binary_roc_auc_score函数，计算fpr和tpr。然后，使用auc函数计算fpr...
roc_auc_score 传参 fromsklearn.metricsimportroc_auc_score y_true=[0,0,1,1,1] y_score=[0.1,0.2,0.7,0.8,0.9] print(roc_auc_score(y_true,y_score)) y_score=[0.7,0.8,0.9,0.1,0.2] print(roc_auc_score(y_true,y_score)) 1....
sklearn.metrics.roc_curve(y_true,y_score,pos_label=None, sample_weight=None, drop_intermediate=True) 该函数返回这三个变量:fpr,tpr,和阈值thresholds; 这里理解thresholds: 分类器的一个重要功能“概率输出”,即表示分类器认为某个样本具有多大的概率属于正样本(或负样本)。
sklearn.metrics.auc(x, y, reorder=False) 5roc_auc_score : 直接根据真实值(必须是二值)、预测值(可以是0/1,也可以是proba值)计算出auc值,中间过程的roc计算省略。 形式: sklearn.metrics.roc_auc_score(y_true, y_score, average='macro', sample_weight=None) ...
首先看roc_auc_score函数定义: defroc_auc_score(y_true,y_score,average="macro",sample_weight=None):"""Compute Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve (ROC AUC)Examples--->>> importnumpy as np>>> from sklearn.metrics import roc_auc_score>>> y_true =np.array([0, 0, 1...