sklearn學習：為什么roc_auc_score()和auc()有不同的結果？
為什么roc_auc_score()和auc()有不同的結果？ auc()：計算ROC曲線下的面積.即圖中的area roc_auc_score()：計算AUC的值，即輸出的AUC 最佳答案 AUC並不總是ROC曲線下的面積.曲線下面積是某個曲線下的(抽象)區域 ...
原文：roc_auc_score
roc auc score Receiver Operating Characteristics 受試者工作特性曲線，也就是說在不同的閾值下，True Positive Rate和False Positive Rate的變化情況 我們只考慮判為正的情況時，分類器在正例和負例兩個集合中分別預測，如果模型很好，在正例中預測，百分百為正例，而在負例中預測，百分 為正例，說明模型分類能力很強，因為對於不同 ...
2020-05-21 15:03 0 6760 推薦指數：
相關推薦
sklearn里計算roc_auc_score，報錯ValueError: bad input shape
用sklearn的DecisionTreeClassifer訓練模型，然后用roc_auc_score計算模型的auc。代碼如下 報錯信息如下 目測是你的y_pred出了問題，你的y_pred是(900, 2)的array，也就是有兩列 ...
sklearn.metrics中的評估方法介紹（accuracy_score, recall_score, roc_curve, roc_auc_score, confusion_matrix）
1 accuracy_score：分類准確率分數是指所有分類正確的百分比。分類准確率這一衡量分類器的標准比較容易理解，但是它不能告訴你響應值的潛在分布，並且它也不能告訴你分類器犯錯的類型。常常誤導初學者：呵呵。 sklearn.metrics.accuracy_score(y_true ...
對accuracy、precision、recall、F1-score、ROC-AUC、PRC-AUC的一些理解
最近做了一些分類模型，所以打算對分類模型常用的評價指標做一些記錄，說一下自己的理解。使用何種評價指標，完全取決於應用場景及數據分析人員關注點，不同評價指標之間並沒有優劣之分，只是各指標側重反映的信 ...
基於sklearn.metrics.roc_auc_score的幾種多分類AUC計算方式
以計算每個類別的ROC曲線和auc值； 3、 計算整體ROC曲線和auc值 （1） ...
混淆矩陣，准確率，召回率，F-score，PR曲線，ROC曲線，AUC
本文的部分內容摘自韓家煒《數據挖掘》 -------------------------------------------------------------------------------- ...
ROC和AUC介紹以及如何計算AUC
ROC（Receiver Operating Characteristic）曲線和AUC常被用來評價一個二值分類器（binary classifier）的優劣，對兩者的簡單介紹見這里。這篇博文簡單介紹ROC和AUC的特點，以及更為深入地，討論如何作出ROC曲線圖以及計算AUC。 ROC曲線 ...
ROC曲線，AUC面積
AUC(Area under Curve)：Roc曲線下的面積，介於0.1和1之間。Auc作為數值可以直觀的評價分類器的好壞，值越大越好。 首先AUC值是一個概率值，當你隨機挑選一個正樣本以及負樣本，當前的分類算法根據計算得到的Score值將這個正樣本排在負樣本前面的概率就是AUC值 ...