## 语法sklearn.metrics.jaccard_score(y_true, y_pred, *, labels=None, pos_label=1, average='binary', sample_weight=None, zero_division='warn') 参数与f1_score的参数一样 返回值为jaccard相似系数得分,float或float的数组 1.4. roc_auc_score() 计算auc,即ROC曲线下面积 语法 sklearn.metrics.roc...
sklearn.metrics.roc_auc_score(y_true, y_score, *, average='macro', sample_weight=None, max_fpr=None, multi_class='raise', labels=None) 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:此实现可用于二元、多类和多标签分类,但有一些限制(参见参数)。 在用户指南中阅读更多信息。
roc_auc_score是 scikit-learn(sklearn)库中的一个函数,用于计算接收者操作特征曲线(ROC AUC)下的面积。ROC AUC 是一个常用的二分类模型性能度量指标,其值介于 0.5 到 1 之间,值越大表示模型性能越好。 关于“门槛”(threshold),在二分类问题中,模型通常会输出一个概率值,表示某个样本属于正类的概率。为了将...
>>>metrics.auc(fpr, tpr) 0.75 4 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; 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。
使用roc_auc_score函数计算AUC值: 将真实标签和预测概率作为参数传递给roc_auc_score函数。 python auc = roc_auc_score(y_true, y_score) 打印或返回计算得到的AUC值: python print(f"AUC: {auc}") 将上述步骤整合到一个完整的Python脚本中如下: python from sklearn.metrics import roc_auc_score #...
metrics.precision_score(y_true, y_pred, labels=[0, 1, 2, 3], average='macro') # 指定特定分类标签的精确率 Out[133]: 0.5 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 其中average参数有五种:(None, ‘micro’, ‘macro’, ‘weighted’, ‘samples’) ...
参数F=(1+β²)prerecall/(β²prec+recall) β越小,prec的权重大,反之recall权重大,β==1时代表两者同等重要 from sklearn import metrics y_pred = [0, 1, 0, 1, 0, 0] y_true = [1, 0, 0, 1, 0, 0] print(metrics.precision_score(y_true, y_pred)) ...
sklearn.metrics.roc_auc_score sklearn.metrics.roc_auc_score(y_true, y_score, average='macro', sample_weight=None) 计算预测得分曲线下的面积。 只用在二分类任务或者 label indicator 格式的多分类。 y_true:array, shape = [n_samples] or [n_samples, n_classes] ...
在sklearn中使用roc_auc_score()函数计算auc,其计算方式和tf.metrics.auc()计算方式基本一致,也是通过极限逼近思想,计算roc曲线下面积的小梯形之和得到auc的。二者主要区别在于计算小梯形面积(计算小梯形面积时需要设置阈值计算tp,tn,fp,fn,进而计算tpr,fpr和小梯形面积)。第一,在tf.metrics.auc()中可以指定阈值...