评估指标Pre\Rec\F1\AUC

原创 已于 2023-10-01 15:49:01 修改 · 544 阅读 · 1 ·
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#异常检测

于 2023-10-01 15:44:15 首次发布
文章介绍了AUC（AreaUnderCurve）在评估分类器性能时的重要性，特别是在样本分布不均衡情况下，不受阈值影响。它衡量的是正负样本预测值之间的排序关系，通过ROC曲线下的面积表示。

AUC的计算方法同时考虑了分类器对于正例和负例的分类能力，在样本不平衡的情况下，依然能够对分类器作出合理的评价。AUC代表模型预估样本之间的排序关系，即正负样本之间预测的gap越大，auc越大.

来自 https://blog.youkuaiyun.com/pearl8899/article/details/126129148
在这里插入图片描述

import numpy as np
from sklearn.metrics import roc_auc_score
y_true = np.array([1,1,0,0
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