形式: from sklearn.metrics import roc_auc_score auc_score = roc_auc_score(y_test,y_pred) 说明: y_pred即可以是类别,也可以是概率。 roc_auc_score直接根据真实值和预测值计算auc值,省略计算roc的过程。 1# -*- coding: utf-8 -*-2"""3# 作者:wanglei52054# 邮箱:wanglei5205@126.com5# 博...
sklearn.metrics.auc(x, y) 参数解释: x: x坐标,必须单调递增或递减。 y: y坐标。 返回曲线下面积。 代码示例 import numpy as np from sklearn.metrics import roc_curve, auc y_test = np.array([1,1,0, 1,1]) y_pre = np.array([1,1,0,1,0]) # Compute ROC fpr, tpr, thresholds =...
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) 5、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(...
AUC表示ROC曲线下方的面积值AUC(Area Under ROC Curve):如果分类器能完美的将样本进行区分,那么它的AUG = 1 ; 如果模型是个简单的随机猜测模型,那么它的AUG = 0.5,对应图中的直线(y=x)。此外,如果一个分类器优于另一个,则它的曲线下方面积相对较大。 4)如何用python的sklearn画ROC曲线 sklearn.metrics.r...
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) ...
导入库:from sklearn.metrics import roc_auc_score 计算AUC时可以用在二分类、多分类、多标签分类中,其中可能有一些限制被应用。 参数: y_true :分类的真实标签,二分类和多分类的形状是(n_samples,),而多标签分类的形状是(n_samples, n_classes); ...
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...
基于python绘制ROC曲线,直接附代码: fromsklearn.metricsimportroc_curve,aucfromsklearn..., tpr, thresholds =roc_curve(y_test, y_score[:,1]);roc_auc=auc(fpr, tpr) ##确定最佳阈值 right_index = (tpr ROC曲线的绘制 。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...
sklearn为我们提供了两种计算AUC值的方法: 1.sklearn.metrics.auc() sklearn提供了一个名为sklearn.metrics.auc()的函数,可以用来计算ROC曲线下的面积,从而计算出AUC值。 示例代码: from sklearn.metrics import auc y_true = [0, 0, 1, 1] y_scores = [0.1, 0.4, 0.35, 0.8] auc_score = auc(y...
import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import auc y = np.array([1,1,2,3]) #y为数据的真实标签 scores = np.array([0.1, 0.2, 0.35, 0.8]) #scores为分类其预测的得分 fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y, scores, pos_label=2) ...