sklearn.metrics中几个AUC和ROC函数

最新推荐文章于 2024-12-18 09:58:56 发布
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本文详细介绍了如何使用sklearn库中的roc_auc_score、roc_curve和auc函数进行分类模型性能评估。具体讲解了真实标签与预测概率的输入方式，以及如何通过计算TPR、FPR和阈值来绘制ROC曲线并计算AUC值。

sklearn.metrics.roc_auc_score(y_true,y_score)

y_true：真实标签的类别值；

y_scores：target scores，或者预测的正类标签的概率值；对于二进制y_true，y_score应该是最大类别的scores。

 

sklearn.metrics.roc_curve(y_true,y_score,pos_label)

y_true：真实标签的类别值；

y_scores：target scores，或者预测的正类标签的概率值；

pos_label：真实标签中正类标签的类别值，除该值外其余为负类标签。

返回值为TPR，FPR，threshold。

 

sklearn.metrics.auc(x, y)

一般结合metrics.roc_curve函数使用。

x：FPR值；

y：TPR值。

 

sklearn.metrics.roc_curve(y_true, y_score, pos_label)

y_true：真实标签的类别值；

y_scores：target scores，或者预测的正类标签的概率值；

pos_label：真实标签中正类标签的类别值，除该值外其余为负类标签。

 

 

 

 

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