自定义auc函数+分布式计算方式分析

最新推荐文章于 2025-05-28 16:00:05 发布
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sklearn 中自带的auc函数

AUC 的计算方式如下：
AUC=∑iP∗NI(scorepos>scoreneg)P∗NAUC=\frac{\sum_i^{P*N} I(score_{pos} > score_{neg})}{P*N}AUC=P∗N∑iP∗N​I(scorepos​>score

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如何自定义AUC的有效数字（修改sklearn中RocCurveDisplay函数默认有效数字为4位） - Python
code_welike的博客
05-29 312
在Python的scikit-learn中，我们可以使用RocCurveDisplay函数来绘制ROC曲线和计算AUC值。然而，该函数默认只将AUC的有效数字设置为2位，这可能不足以满足我们的需求。我们创建了一个名为CustomRocCurveDisplay的新类，该类从RocCurveDisplay继承，在plot方法中添加了一个文本框以显示新的AUC值。以上就是如何自定义AUC值的有效数字并修改sklearn中RocCurveDisplay函数的默认值，希望对你有所帮助！
Spark案例分析：图像识别
AI天才研究院
02-11 583
1.背景介绍 在当今的大数据时代，图像识别技术已经成为了一种重要的数据分析手段。从社交媒体的图片分享，到医疗领域的影像诊断，再到自动驾驶的环境感知，图像识别的应用场景无处不在。然而，随着数据量的爆炸性增长，传统的图像识别方法已经无法满足处理大规模图像数据的需求。这时，Apache Spark就显得尤为重要。作为一个大规模数据处理框架，Spark不仅提供
sklearn自建评价AUC函数
weixin_43506858的博客
06-09 588
利用sklearn自建评价函数 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import roc_auc_score from keras.callbacks import Callback class RocAucEvaluation(Callback): def __init__(...
推荐系统中的AUC计算方式详解
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Skydzl的博客
05-28 966
为指示函数（正样本预测值大于负样本时为 1，否则为 0）。实际在计算时，如果正样本预测值等于负样本时，值为0.5。对于桶内的正序对，分桶法近似计算为桶内正负样本对数的一半，即。：将预测值分桶，统计每个桶内的正负样本数，近似计算 AUC。遍历所有正负样本对，统计正样本预测值高于负样本的次数。通过排序预测值，利用正样本的排名和计算 AUC。个正样本，假设和该正样本组成正序对的数量为。：将所有样本按预测值从低到高排序。）的负样本构成正序对的数量为。个正样本，与所有之后的桶（为模型对样本的预测分数。
Spark上如何做分布式AUC计算
Unicorn
01-15 9411
by 王犇 20160115 AUC是分类模型常用的评价手段，目前的Spark mllib里面evaluation包中所提供的auc方法是拿到了roc曲线中的各个点之后再进行auc的计算，但是实际应用场景中（以逻辑回归为例），我们常常是对每个样本进行打分之后整合样本的label直接进行auc的计算，输入可能是（label, predict_score）这样的形式，mllib中提供的方案就不太适用
逆序对的数量
weixin_38328084的博客
05-18 1281
给定一个长度为n的整数数列，请你计算数列中的逆序对的数量。 逆序对的定义如下：对于数列的第 i 个和第 j 个元素，如果满 i < j 且 a[i] > a[j]，则其为一个逆序对；否则不是。 输入格式 第一行包含整数n，表示数列的长度。 第二行包含 n 个整数，表示整个数列。 输出格式 输出一个整数，表示逆序对的个数。 数据范围 1≤n≤1000000 输入样例： 6 2 3 4 5...
auc是怎么计算的？
热门推荐
ustbbsy的博客
06-29 1万+
1 roc曲线计算auc 我们都知道auc是roc曲线下的面积，但这种计算不方便 2 公式计算auc 有另外一种计算方法： 任意给一个正类样本和一个负类样本，正类样本的score大于负类样本的score的概率 公式如下 M 是正样本的个数，N是副样本的个数 值得是第i个样本的序号。对所有的预测样本的score进行从小到大的排序，然后从1进行标号。 原始样本 模型打分 0.8 0.5 0.6 0.3 0.4.
PyTorch高级教程：自定义损失函数在模型评估中的有效应用（专家建议）
它通过构建多层的神经网络模型，模拟人脑处理信息的方式来学习数据的内在规律和表示。PyTorch是一个广泛使用的开源机器学习库，它提供了强大的工具，用于构建和训练深度学习模型。本章将详细介绍深度学习的基础概念...
MATLAB中AUC计算及其LASSO优化算法应用
在MATLAB中，可以使用内置的函数或者用户自定义函数来计算AUC值。用户自定义函数如“AUC.m”能够用于计算特定数据集上的AUC值。 文件列表中的“LASSO_admm_dual.m”和“LASSO_admm_primal.m”文件名暗示了这些是...
PyTorch验证集监控策略：构建自定义回调函数的进阶技巧
![PyTorch验证集监控策略：构建自定义回调函数的进阶技巧]...# 1. PyTorch深度学习与验证集基础 深度学习在数据科学领域已经成为了不可或缺的技术之一，其中PyTorch以其动态计算图和易用性成为了许多研究人员和开发者...
2. AUC的四种计算方法
qz的博客
10-05 7059
1. 定义法 POC曲线横轴为FPR：假正例率，纵轴为TPR：真正例率。 AUC其实就是ROC曲线下的面积： m为总样本个数 2. 排序损失法 形式化的看，AUC考虑的是样本预测的排序质量，因此与排序误差有紧密联系。 给定 m+ 个正例和m-个反例，令D+和D-分别表示正、反例集合，则排序损失定义为： 解释：排序是按照样本被预测成正例的概率由大到小降序排列。理想中的预测是正例都排在反例的前面。但是不一定会是理想的，有可能出现了损失：有的反例出现在了正例的前面，但是要怎样计算这种损失呢？ 遍历每一个反例
AUC原理计算
misscrush的博客
04-26 1283
面试的时候回答的不清楚，学习&amp;总结如下。 参考link 1.ROC曲线 对于二值分类器，评价指标主要有precision，recall，F-score(综合考虑precision和recall的调和值) ROC曲线上的每个点反映着对同一信号刺激的感受性。横坐标FPR越大，预测正类中实际上负类越多。纵坐标TPR越大，预测正类中实际正类越多。所以最好的情况是（0,1）时。 ...
spark AUC 计算实现(Scala)
bianzhicool的博客
12-09 7507
假设预测值的RDD为pred 实际真实值的RDD为realVal 我们计算AUC的公式为： 则AUC的计算可以按如下代码实现： def aucCal(pred:RDD[(Long,Double)],realVal:RDD[(Long,Double)]):Double={      //join 操作 val pre=pred.zipWithIndex val labe
ROC介绍及AUC计算方法
huanghaishangfei的博客
11-17 3175
近段时间看了下有关ROC和AUC的相关知识，在这里总结一下，有任何不对的地方，欢迎大家指正。基础知识针对一个二分类问题，每个测试样本都会有一个真实分类和预测分类，因此可以得到四种结果： 真阳性（true positive）：真实值为正，预测值也为正； 假阳性（false positive）：真实值为正，预测值为负； 真阴性（true negative）：真实值为负，预测值为正； 假阴性（false
keras中自定义验证集的性能评估（ROC,AUC）
木东的博客
01-05 4571
在keras中自带的性能评估有准确性以及loss，当需要以auc作为评价验证集的好坏时，就得自己写个评价函数了： [python] view plain copy from sklearn.metrics import roc_auc_score   [python] view plain copy from keras impo
分类指标:ROC AUC PR F1
weixin_38328084的博客
05-05 734
ROC 计算公式 ROC的全称为:接收者操作特征(Receiver Operating Characteristic) 横轴：负正类率(False Postive Rate FPR) 纵轴：真正类率(True Postive Rate TPR) 对于FPR和TPR,他们的计算公式为: TPR=TPTP+FN TPR=\frac{TP}{TP+FN}TPR=TP+FNTP​ FPR=FPFP+TN ...
tensorflow添加自定义的auc计算operator
木东的博客
12-20 2438
tensorflow添加自定义的auc计算operator tensorflow可以很方便的添加用户自定义的operator(如果不添加也可以采用sklearn的auc计算函数或者自己写一个但是会在python执行，这里希望在graph中也就是c++端执行这个计算) 这里根据工作需要添加一个计算auc的operator，只给出最简单实现，后续高级功能还是参考官方wiki https://ww
手撕二分类的评价指标AUC
EWilsen
03-14 1845
对于二类分类问题常用的评价指标是精准度（precision）与召回率（recall）。通常以关注的类为正类，其他类为负类，分类器在测试数据集上的预测或正确或不正确，4种情况出现的总数分别记作：     TP——将正类预测为正类数     FN——将正类预测为负类数     FP——将负类预测为正类数     TN——将负类预测为负类数 由此：     精准率定义为：P = ...
对AUC的重新理解
一步一步
12-03 7377
AUC物理意义的理解
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