1.4. roc_auc_score() 计算auc,即ROC曲线下面积 语法 sklearn.metrics.roc_auc_score(y_true, y_score, *, average='macro', sample_weight=None, max_fpr=None, multi_class='raise', labels=None) y_true:y的真实标签 y_score:估计器计算出的每个样本属于每种类别的概率,如果是二分类,则是estimator...
sklearn.metrics.auc(x, y, reorder=False) ——— roc_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) average : string, [None, ‘mi...
在scikit-learn库中,可以使用roc_auc_score函数来计算ROC AUC值。以下是一个简单的示例: 代码语言:txt 复制 from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import roc_auc_...
Auc计算AUC值,其中x,y分别为数组形式,根据(xi,yi)在坐标上的点,生成的曲线,然后计算AUC值; 形式: sklearn.metrics.auc(x, y, reorder=False) ——— roc_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...
在sklearn中计算AUC(Area Under the Curve)值,可以遵循以下步骤: 导入所需的库和模块: python from sklearn.metrics import roc_auc_score 准备真实标签和预测概率数据: 真实标签(y_true)是样本的真实类别,而预测概率(y_score)是模型预测为正类的概率。 python y_true = [0, 0, 1, 1] # 真实标签 ...
from sklearn.metrics import roc_curve, auc # 导入ROC曲线和AUC的计算函数 import matplotlib.pyplot as plt # 导入绘图库 # 加载乳腺癌数据集 data = load_breast_cancer() # 调用加载乳腺癌数据集的函数 x = data.data # 特征数据 y = data.target # 目标变量数据 ...
sklearn.metrics.auc(x, y, reorder=False) 通用方法,使用梯形规则计算曲线下面积。 import numpy as np from sklearn import metrics y = np.array([1, 1, 2, 2]) pred = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8]) fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y, pred, pos_label=2) ...
第二种方式:metrics 宏平均比微平均更合理,但也不是说微平均一无是处,具体使用哪种评测机制,还是要取决于数据集中样本分布。 宏平均(Macro-averaging),是先对每一个类统计指标值,然后在对所有类求算术平均值。 微平均(Micro-averaging),是对数据集中的每一个实例不分类别进行统计建立全局混淆矩阵,然后计算相应指...
根据不同阈值求出来的tpr上述方法可得到一组tpr和fpr,在此基础上即可作出roc曲线。求AUC可通过函数auc(fpr,tpr),其返回值即为AUC的值。 5)实例分析如下: import numpy as np from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import auc ...
。sklearn.metrics有roc_curve,auc两个函数,ROC曲线上的点主要就是通过这两个函数计算出来的。 (1.) fpr, tpr, thresholds =roc_curve...roc_curveROC曲线指受试者工作特征曲线/接收器操作特性(receiveroperatingcharacteristic,ROC)曲线,是反映灵敏性和特效性连续变量的综合指标,是用 ...