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：基於sklearn.metrics.roc_auc_score的幾種多分類AUC計算方式
以A B C三類為例，步驟如下： 測試集共m個樣本，分別計算每個樣本與對比集的cos距離 對比集由A B C三類構成 ，根據結果構建概率矩陣P m ，再基於one hot構建標簽矩陣L m P的每一列即各樣本屬於該列對應類別的概率，則可以計算每個類別的ROC曲線和auc值 計算整體ROC曲線和auc值 方法一：macro，對n條ROC曲線取平均，即可得到最終的ROC曲線 分析：該方法不考慮類別不 ...
2021-01-25 09:32 0 2718 推薦指數：
相關推薦
多分類下的ROC曲線和AUC
本文主要介紹一下多分類下的ROC曲線繪制和AUC計算，並以鳶尾花數據為例，簡單用python進行一下說明。如果對ROC和AUC二分類下的概念不是很了解，可以先參考下這篇文章：http://blog.csdn.net/ye1215172385/article/details/79448575 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
SKlearn - ROC and AUC
ROC、AUC 的理論知識 請參考我的博客 分類模型評估 本文旨在 總結 其在 SKlearn 中的用法 基礎用法 先看源碼 然后看一個最普通的示例，包括 ROC 的計算、AUC 的計算、ROC 曲線繪制 輸出 EER 選擇模型閾值 ...
[sklearn]性能度量之AUC值（from sklearn.metrics import roc_auc_curve）
二者ROC曲線下的面積大小，即比較AUC的大小，AUC值越大，性能越好。 3.sklearn中計算AUC ...