为什么roc_auc_score()和auc()有不同的结果? auc():计算ROC曲线下的面积.即图中的area roc_auc_score():计算AUC的值,即输出的AUC 最佳答案 AUC并不总是ROC曲线下的面积.曲线下面积是某个曲线下的(抽象)区域 ...
ROC AUC 的理论知识 请参考我的博客分类模型评估 本文旨在 总结 其在 SKlearn 中的用法 基础用法 先看源码 然后看一个最普通的示例,包括 ROC 的计算 AUC 的计算 ROC 曲线绘制 输出 EER 选择模型阈值 ROC 用于优化模型 输出 显然 第 个点 圆圈内 离 y x 最近 one vs rest 多分类 ROC 每个二分类都有一个 ROC 输出 多分类 宏 ROC 微 ...
2020-04-13 14:47 0 875 推荐指数:
为什么roc_auc_score()和auc()有不同的结果? auc():计算ROC曲线下的面积.即图中的area roc_auc_score():计算AUC的值,即输出的AUC 最佳答案 AUC并不总是ROC曲线下的面积.曲线下面积是某个曲线下的(抽象)区域 ...
ROC全称Receiver operating characteristic。 定义 TPR:true positive rate,正样本中分类正确的比率,即TP/(TP+FN),一般希望它越大越好 FPR:false negtive rage,负样本中分类错误的比率,即FP/(FP+TN ...
二者ROC曲线下的面积大小,即比较AUC的大小,AUC值越大,性能越好。 3.sklearn中计算AUC ...
1.confusion_matrix 理论部分见https://www.cnblogs.com/cxq1126/p/12990784.html#_label2 2.classific ...
以计算每个类别的ROC曲线和auc值; 3、 计算整体ROC曲线和auc值 (1) ...
ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣,对两者的简单介绍见这里。这篇博文简单介绍ROC和AUC的特点,以及更为深入地,讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC。 ROC曲线 ...
用sklearn的DecisionTreeClassifer训练模型,然后用roc_auc_score计算模型的auc。代码如下 报错信息如下 目测是你的y_pred出了问题,你的y_pred是(900, 2)的array,也就是有两列 ...
function [auc, curve] = ROC(score, target, Lp, Ln)% This function is to calculat the ordinats of points of ROC curve and the area% under ROC curve ...