sklearn中的roc_auc_score(二分类或多分类)

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分类专栏： Python和人工智能经验之谈 人工智能 文章标签： sklearn 分类 机器学习
于 2023-06-09 09:07:28 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wtl1992/article/details/131119998
文章展示了如何使用Python的sklearn库进行二分类和多分类问题的LogisticRegression模型训练，并通过accuracy_score和roc_auc_score评估模型性能。对于二分类，直接计算ROCAUCScore；而对于多分类，使用了ovr策略计算多类别的ROCAUCScore。

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​多分类下的ROC曲线和AUC​
jacke121的专栏
10-19 3430
本文主要介绍一下多分类下的ROC曲线绘制和AUC计算，并以鸢尾花数据为例，简单用python进行一下说明。如果对ROC和AUC二分类下的概念不是很了解，可以先参考下这篇文章：机器学习之分类器性能指标之ROC曲线、AUC值_MinerYCC-优快云博客 由于ROC曲线是针对二分类的情况，对于多分类问题，ROC曲线的获取主要有两种方法： 假设测试样本个数为m，类别个数为n（假设类别标签分别为：0，2，...，n-1）。在训练完成后，计算出每个测试样本的在各类别下的概率...
2.4 sklearn中的metrics.roc_auc_score评价指标
柳杰的博客
01-08 7993
文章目录引言案例 引言 它应该是加入了多分类情况，关系没理清，后期补上 from sklearn.metrics import roc_auc_score roc_auc_score(y_true, y_score, *, average='macro', sample_weight=None, max_fpr=None, multi_class='raise', labels=None) 计算曲线ROC的面积 - Parameters(参数) y_true : array-like of sh
sklearn中的roc_auc_score(多分类或二分类)
小白tree的博客
03-12 2万+
首先，你的数据不管是库自带的如： from sklearn.datasets import load_breast_cancer X = data.data Y = data.target 还是自备的如： # 读取csv数据 data = pd.read_csv("MyData.csv") # 分离自变量与标签 X = data.drop("score", axis=1).values Y = data["score"].values 都要注意保证你的数据都是numpy类型的 对于二分类 直接用 Y
sklearn(二)计算auc:使用sklearn.metrics.roc_auc_score()计算多分类的auc
凝眸伏笔的博客
11-19 2万+
写在前面： sklearn计算auc(一):使用sklearn.metrics.roc_auc_score()计算二分类的auc 1.sklearn.metrics.roc_auc_score()计算多分类auc的用法 2.例子
sklearn.metrics.roc_auc_score(二分类/多分类/多标签)
weixin_46087812的博客
09-29 2920
【代码】sklearn.metrics.roc_auc_score(二分类/多分类/多标签)
【scikit-learn】sklearn.metrics.roc_auc_score() 函数：分类任务的评估指标 ROC曲线下面积
最新发布
彬彬侠的博客
03-15 1436
roc_auc_score是sklearn.metrics提供的一个二分类和多分类任务的评估指标，用于计算ROC曲线下面积（AUC，Area Under Curve）。AUC值衡量分类模型的整体性能，范围在[0,1]之间。适用于类别不均衡问题，比准确率（accuracy）更可靠。支持二分类（默认）、多分类（multi_class="ovr"或"ovo"）计算方式。
Keras 利用sklearn的ROC-AUC建立评价函数详解
12-17
在机器学习领域，模型的评估是非常关键的一环，特别是在二分类问题中，ROC曲线和AUC（Area Under the Curve）是衡量模型性能的重要指标。Keras是一个强大的深度学习框架，而scikit-learn（简称sklearn）是常用的机器...
predict和predict_proba带入roc_auc_score结果不同
不积跬步无以至千里的博客
05-19 1943
predict和predict_proba带入roc_auc_score结果不同 我们都知道AUC表示ROC曲线下的面积，下面两种计算格式（二分类）： # 带入预测的概率进行计算 roc1=roc_auc_score(y_test, model.predict_proba(x_test)[:, 1]) # 带入预测的分类进行计算 roc2=roc_auc_score(y_test, model.predict(x_test)) 结果是roc2小于roc1 为什么呢？ 如图，ROC是通过将不同thresho
sklearn多分类求AUC，多分类report
yimenren的博客
03-22 6769
一般调用sklearn的roc_auc_score方法， roc_auc_score(y_true, y_score, *, average="macro", sample_weight=None, max_fpr=None, multi_class="raise", labels=None): 但是该方法在多分类计算时，有两个要求： 1.y_score的维度需要和标签种类数一致。而在二分类问题中，可以直接取y_score的第二维，如果多分类也这样会报错。Axis
sklearn(一)计算auc:使用sklearn.metrics.roc_auc_score()计算二分类的auc
热门推荐
凝眸伏笔的博客
11-19 6万+
（1）曲线与FP_rate轴围成的面积（记作AUC）越大，说明性能越好，即图上L2曲线对应的性能优于曲线L1对应的性能。即：曲线越靠近A点（左上方）性能越好，曲线越靠近B点（右下方）曲线性能越差。 （2）A点是最完美的performance点，B处是性能最差点。 （3）位于C-D线上的点说明算法性能和random猜测是一样的–如C、D、E点。位于C-D之上（即曲线位于白色的三角形内）说明算法性能优于随机猜测–如G点，位于C-D之下（即曲线位于灰色的三角形内）说明算法性能差于随机猜测–如F点。
sklearn.metrics中的roc_auc_score理解以及使用
yrk0556的博客
12-04 3万+
import numpy as np from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt label=np.array([1,1,-1,-1]) scores=np.array([0.7,0.2,0.4,0.5]) fpr,tpr,thresholds=metrics.roc_curve(label,scores) print('FPR:',fpr) print('TPR:',tpr) print('thresholds:',thresho
多分类-- ROC曲线和AUC值
haoji007的博客
09-10 2470
方法2：首先，对于一个测试样本：1）标签只由0和1组成，1的位置表明了它的类别（可对应二分类问题中的‘’正’’），0就表示其他类别（‘’负‘’）；在训练完成后，计算出每个测试样本的在各类别下的概率或置信度，得到一个[m， n]形状的矩阵P，每一行表示一个测试样本在各类别下概率值（按类别标签排序）。相应地，将每个测试样本的标签转换为类似二进制的形式，每个位置用来标记是否属于对应的类别（也按标签排序，这样才和前面对应），由此也可以获得一个[m， n]的标签矩阵L。print '超参数：', model.C_
多标签分类任务中sklearn—roc_auc_score的使用
weixin_43967979的博客
05-24 1350
sklearn：auc、roc_curve、roc_auc_score_NockinOnHeavensDoor的博客-优快云博客 切记： 1。 train的时候，若出现valuerror，只出现一个class在y_true的情况时，可通过提高batchsize的大小解决，这种情况的发生是因为数据中一些数据是全1或者全0. 2。 再一个就是要明确函数里面的参数，是y_score，（根据模型的预测结果给的评分）而不是model的直接输出output。 正确：roc_auc_score（label，
sklearn.metrics.roc_auc_score()函数用法
A__tree的博客
08-02 2万+
sklearn.metrics.roc_auc_score(y_true, y_score, *, average='macro', sample_weight=None, max_fpr=None, multi_class='raise', labels=None) 二分类 y_true：样本的真实标签，形状（样本数，） y_score：预测为1的概率值，形状（样本数，） 例子 import numpy as np from sklearn.metrics import roc_auc_score y_
关于sklearn的roc_auc_score
qq_37880748的博客
10-17 1123
占坑记录： 跑模型出分数的时候被这个方法差点坑了，怪自己理解不够到位，占坑记录一下。 最早发现这个问题是发觉输入roc_auc_score（xtest，prediction）输出的auc与plot_auc的值相差甚远，查资料之后发现关键在于第二个参数应该输入模型的输出概率值而非预测值，这里是个小坑 ，因为其他如acc pre f1score都是输入真实与预测值，当模型输出概率时，应该输入Prob。 ...
多分类下的ROC曲线和AUC
蔡军帅
08-07 1万+
本文主要介绍一下多分类下的ROC曲线绘制和AUC计算，并以鸢尾花数据为例，简单用python进行一下说明。如果对ROC和AUC二分类下的概念不是很了解，可以先参考下这篇文章：http://blog.youkuaiyun.com/ye1215172385/article/details/79448575 由于ROC曲线是针对二分类的情况，对于多分类问题，ROC曲线的获取主要有两...
多分类ROC曲线及AUC计算
u010505915的博客
06-04 3万+
上一篇博客（https://blog.youkuaiyun.com/u010505915/article/details/106394765）介绍了二分类下的ROC曲线及AUC计算，本文主要介绍多分类下的ROC曲线及AUC计算。 对于多分类数据，假设测试样本个数为m，分类个数为n（分类label分别为：1，2，...，n），可以将这些样本及对应的label表示为矩阵形式，每行一个样本，每列为该样本是否属于该分类，从而形成一个[m, n]的标签矩阵： ID 分类1 分类2 分类3 A 1
roc_auc_score函数
weixin_67609590的博客
05-19 4627
是用于计算二分类问题中 ROC 曲线下的面积（AUC）的函数。ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线是一种以真阳性率（True Positive Rate, TPR）为纵坐标、假阳性率（False Positive Rate, FPR）为横坐标的曲线，用于评估二分类模型的分类效果。AUC 表示 ROC 曲线下的面积，其取值范围为 0 至 1，AUC 值越接近 1，说明模型的分类效果越好。
【`roc_auc_score` 函数详解】
武帝为此的博客
08-23 8564
函数属于模块，它的作用是计算ROC AUC分数，用于衡量二分类模型的预测性能。ROC AUC分数是ROC曲线下方的面积，范围在0到1之间，分数越高表示模型的性能越好。
sklearn.metrics.roc_auc_score
03-16
`sklearn.metrics.roc_auc_score` 是 Scikit-learn 中用于计算二分类模型 ROC 曲线下面积（AUC）的函数。 在使用该函数时，你需要提供真实标签 `y_true` 和预测标签 `y_pred`。其中，`y_true` 是一个长度为 `n_...
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