如何从积极的未标记学习中计算roc auc分数？ - 腾讯云开发者社区

图机器学习图学习的主要任务图学习中包含三种主要的任务：链接预测（Link prediction）节点标记预测（Node labeling）图嵌入（Graph Embedding） ---- 链接预测...在链路预测中，我们只是尝试在节点对之间建立相似性度量，并链接最相似的节点。现在的问题是识别和计算正确的相似性分数！为了说明图中不同链路的相似性差异，让我们通过下面这个图来解释： ?...我们现在计算Adamic-Adar指数和对应的ROC-AUC分数 # Prediction using Adamic Adar pred_adamic = list(nx.adamic_adar_index...Preferential Attachment # 同样，我们可以计算Preferential Attachment得分和对应的ROC-AUC分数 # Compute the Preferential...关于更多性能评价介绍，可以阅读博客模型评估指标AUC和ROC 节点标记预测（Node labeling）给定一个未标记某些节点的图，我们希望对这些节点的标签进行预测。

1.2K1 0

. | 提高化合物-蛋白质相互作用预测的方法：通过使用增加的负样本进行自我训练

由于实验验证CPI通常耗时且昂贵，因此期望计算方法能够促进这一过程。可用的CPI数据库迅速增长加速了许多机器学习方法用于CPI预测的发展。...教师模型用于通过对未标记数据进行预测来生成伪标签。在将选定的伪标记数据添加到训练数据后，使用更新后的数据训练一个学生模型。这个过程是通过使用学生模型作为下一个教师模型来迭代的。...图1说明了作者提出的自我训练方法的工作流程，并且实施了以下步骤。第一步，使用最小化二元交叉熵损失进行训练，得到教师模型。第二步，利用教师模型f为未标记的数据集生成伪负标签。...如表2所示，在GPCR和激酶家族的内部数据集上，基线模型的平均ROC-AUC分数分别为0.9139和0.9175。...使用更新的数据训练的模型在GPCR（0.9336）和激酶（0.9336）的ROC-AUC分数上表现稍好。这种改进可以归因于数据分布的扩展和数据不平衡的解决。

2324 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

Matlab建立SVM，KNN和朴素贝叶斯模型分类绘制ROC曲线|附代码数据

perfcurve 将阈值存储在数组中。显示曲线下的面积。 AUC AUC = 0.7918 曲线下的面积为0.7918。最大AUC为1，对应于理想分类器。较大的AUC值表示更好的分类器性能。...第二列 score_svm 包含不良雷达收益的后验概率。使用SVM模型的分数计算标准ROC曲线。在同一样本数据上拟合朴素贝叶斯分类器。...计算后验概率（分数） [~,score_nb] = resubPredict(mdlNB); 使用朴素贝叶斯分类的分数计算标准ROC曲线。将ROC曲线绘制在同一张图上。...该结果表明，逻辑回归对此样本数据具有更好的样本内平均性能。确定自定义内核功能的参数值本示例说明如何使用ROC曲线为分类器中的自定义内核函数确定更好的参数值。在单位圆内生成随机的一组点。...将第一象限和第三象限中的点标记为属于正类别，而将第二象限和第二象限中的点标记为负类。

5461 0

Matlab建立SVM，KNN和朴素贝叶斯模型分类绘制ROC曲线

perfcurve 将阈值存储在数组中。显示曲线下的面积。 AUCAUC = 0.7918 曲线下的面积为0.7918。最大AUC为1，对应于理想分类器。较大的AUC值表示更好的分类器性能。...第二列 score_svm 包含不良雷达收益的后验概率。使用SVM模型的分数计算标准ROC曲线。在同一样本数据上拟合朴素贝叶斯分类器。...计算后验概率（分数） [~,score_nb] = resubPredict(mdlNB); 使用朴素贝叶斯分类的分数计算标准ROC曲线。将ROC曲线绘制在同一张图上。...该结果表明，逻辑回归对此样本数据具有更好的样本内平均性能。确定自定义内核功能的参数值本示例说明如何使用ROC曲线为分类器中的自定义内核函数确定更好的参数值。在单位圆内生成随机的一组点。...将第一象限和第三象限中的点标记为属于正类别，而将第二象限和第二象限中的点标记为负类。

2.6K2 0

【机器学习 | 分类指标大全】全面解析分类评估指标：从准确率到AUC，多分类问题也不在话下，确定不来看看？

希望大佬带带）该文章收录专栏 [✨— 《深入解析机器学习：从原理到应用的全面指南》 —✨] 分类评估指标（以下代码均可在sklearn.metrics找到）: 精确度（Accuracy）：分类正确的样本数占总样本数的比例...AUC计算： AUC被定义为ROC曲线下方区域与坐标轴之间所围成的面积。当一个完美预测器具有TPR=1且FPR=0时，其AUC等于1；而当一个随机猜测器无法进行准确预测时，其AUC约等于0.5。...如何运用到多分类：在多分类问题中，我们可以将每个类别作为正例，并计算出多个二分类子问题的ROC曲线，并通过求解这些子问题下各自点集合并取平均值来获得整体的多类别ROC曲线。...为了绘制多类别的ROC曲线，在每个子问题上执行以下步骤：将当前类别标记为正例，其他所有类别标记为负例。计算预测概率或得分，并按照阈值确定预测结果。根据不同阈值下的真阳率和假阳率绘制ROC曲线。...总而言之，AUC是通过计算ROC曲线下方所围成面积来评估二分类模型性能的指标。它提供了一种直观且综合考虑TPR和FPR之间权衡关系的方式，并广泛应用于机器学习中各种分类问题中。

1K4 0

机器学习方法

机器学习是人工智能的一个分支,包括从数据中自动创建模型的算法。从高层次上讲,机器学习有四种:监督学习、无监督学习、强化学习和主动机器学习。...监督学习监督学习是从带有正确答案(目标值)的经过标记的训练数据开始的。在学习过程之后,将得到一个经过调优的权重集的模型,这可以用于预测尚未标记的类似数据的答案。...我提到了AUC是ROC曲线下的区域。ROC是接收机工作特性曲线;该术语来自无线电信号分析,但从本质上讲,ROC曲线通过绘制真正值比率与假正值比率的关系来显示分类器的灵敏度。...ROC曲线下的区域越大越好,这样,当你使用它作为损失函数的基础时,实际上希望最大化AUC。...在学习过程之后,将得到一个经过调优的权重集的模型,这可以用于预测尚未标记的类似数据的答案。 ---- 半监督学习同时使用标记和未标记的数据来拟合模型。

4182 0

【机器学习 | 分类指标大全】全面解析分类评估指标：从准确率到AUC，多分类问题也不在话下，确定不来看看？

希望大佬带带）该文章收录专栏 [✨--- 《深入解析机器学习：从原理到应用的全面指南》 ---✨]@toc分类评估指标（以下代码均可在sklearn.metrics找到）:精确度（Accuracy）：分类正确的样本数占总样本数的比例...该区域被认为是模型性能最佳、具有高度可区分能力和较小误判率的区域。2. AUC计算：AUC被定义为ROC曲线下方区域与坐标轴之间所围成的面积。...如何运用到多分类：在多分类问题中，我们可以将每个类别作为正例，并计算出多个二分类子问题的ROC曲线，并通过求解这些子问题下各自点集合并取平均值来获得整体的多类别ROC曲线。...为了绘制多类别的ROC曲线，在每个子问题上执行以下步骤：将当前类别标记为正例，其他所有类别标记为负例。计算预测概率或得分，并按照阈值确定预测结果。根据不同阈值下的真阳率和假阳率绘制ROC曲线。...总而言之，AUC是通过计算ROC曲线下方所围成面积来评估二分类模型性能的指标。它提供了一种直观且综合考虑TPR和FPR之间权衡关系的方式，并广泛应用于机器学习中各种分类问题中。

4736 0

在不平衡数据上使用AUPRC替代ROC-AUC

每个阈值代表一个二元分类器，其预测对其上方的点为正，对其下方的点为负——评估度量是针对该分类器计算的。图 1：在给定概率和基本事实的情况下，计算 ROC 曲线和 PRC。...这些点按正类概率排序（最高概率在顶部），绿色和红色分别代表正标签或负标签我们可以绘制 ROC 曲线和 PRC：图 2：根据图 1 中描述的数据绘制 ROC 曲线和 PRC 计算每条曲线下的面积很简单...比较 ROC-AUC 和 AUPRC 让我们直接跳到结果，然后讨论实验。在图 3 中（下图），我们看到两个强大的模型（高 AUC），它们的 AUC 分数差异很小，橙色模型略好一些。...对于不平衡的数据我们高兴取得的是，正例（数据量少的）是如何得分的而不是负例（数据量大的），ROC-AUC 不区分这些，但 AUPRC 却很敏感。...对不平衡数据的分类可能被视为一个积极的检索任务（例如，Web 文档检索），在这种情况下我们只关心来自我们的分类器（或排名器）的前 K 个预测。

1K1 0

搞定NLP领域的“变形金刚”！手把手教你用BERT进行多标签文本分类

标记化过程涉及将输入文本拆分为词汇表中可用的标记列表。为了处理不在词汇表中的单词，BERT使用一种称为基于双字节编码（BPE，Byte-Pair Encoding）的WordPiece标记化技术。...根据原始论文的建议，学习率保持在3e-5。因为有机会使用多个GPU，所以我们将Pytorch模型封装在DataParallel模块中，这使我们能够在所有可用的GPU上进行训练。...对于多标签分类，更重要的指标是ROC-AUC曲线。这也是Kaggle比赛的评分指标。我们分别计算每个标签的ROC-AUC，并对单个标签的roc-auc分数进行微平均。...如果想深入了解roc-auc曲线，这里有一篇很不错的博客。...各个标签的ROC-AUC分数：普通恶评：0.9988 严重恶评：0.9935 污言秽语：0.9988 威胁：0.9989 侮辱：0.9975 身份仇视：0.9988 微观平均ROC-AUC得分：0.9987

1.7K3 0

机器学习分类问题：9个常用的评估指标总结

模型预测结果中：预测正确的负样本数除以所有的实际负样本数： 6 Support 支持度可定义为每类目标值中相应的样本数 7 F1 Score 该分数将为我们提供precision和recall的调和平均值...从数学上讲，F1分数是precision和recall的加权平均值。F1的最佳值为1，最差值为0。我们可以使用以下公式计算F1分数: F1分数对precision和recall的相对贡献相等。...从数学上讲，可以通过绘制不同阈值下的TPR（真阳性率），即specificity或recall与FPR（假阳性率），下图显示了ROC、AUC，y轴为TPR，x轴为FPR：我们可以使用sklearn的...roc_auc_score函数，计算AUC-ROC的指标。...我们可以使用sklearn的log_loss函数。 10 例子下面是Python中的一个简单方法，它将让我们了解如何在二进制分类模型上使用上述性能指标。

1.1K1 0

一文带你了解面试中的必问指标！

机器学习分类指标汇总(含代码实现roc与auc) 常用指标首先需要建立一个表，对于一个分类任务，我们预测情况大致如下面混淆矩阵所示：预测为正样本预测为负样本标签为正样本 TP FN 标签为负样本...例如在垃圾邮件过滤中，我们希望重要的邮件永远不要被误判为垃圾邮件，还有在癌症检测中，宁愿误判也不漏判。在这种情况下，仅仅使用分类错误率来度量是不充分的，这样的度量错误掩盖了样本如何被错分的事实。...9. auc(Area under curve) auc指的是计算roc的面积。...图像分割指标汇总 1. pixel accuracy (标记正确/总像素数目) 为了便于解释，假设如下：共有个类(从到，其中包含一个空类活着背景)，表示本属于类但是预测成类的像素数量...将剩下的检测框按置信度分数从高到低排序，最先判断置信度分数最高的检测框与的是否大于阈值，若大于设定的阈值即判断为，将此标记为已检测（后续的同一个的多余检测框都视为 ,

7255 0

在不平衡数据上使用AUPRC替代ROC-AUC

我们可以绘制 ROC 曲线和 PRC：图 2：根据图 1 中描述的数据绘制 ROC 曲线和 PRC。计算每条曲线下的面积很简单——这些面积如图 2 所示。...在 sklearn 中，我们可以使用 sklearn.metrics.roc_auc_score 和 sklearn.metrics.average_precision_score。...比较 ROC-AUC 和 AUPRC 让我们直接跳到结果，然后讨论实验。在图 3 中（下图），我们看到两个强大的模型（高 AUC），它们的 AUC 分数差异很小，橙色模型略好一些。...对于不平衡的数据我们高兴取得是，正例（数据量少的）是如何得分的而不是负例（数据量大的），ROC-AUC 不区分这些，但 AUPRC 却很敏感。...对不平衡数据的分类可能被视为一个积极的检索任务（例如，Web 文档检索），在这种情况下我们只关心来自我们的分类器（或排名器）的前 K 个预测。

9232 0

机器学习模型性能的10个指标

对机器学习而言，也不用言必深度学习与神经网络，关键在于明确问题的边界。那么在使用ML解决相对简单问题的时候，如何评估一个机器学习模型的性能呢？...它提供了一个单一的分数，简化了模型性能的评估过程，并且帮助我们更好地理解模型在实际应用中的表现。 5. ROC-AUC ROC-AUC是一种在二进制分类问题中广泛使用的性能度量方法。...机器学习中的模型创建和验证是一个迭代过程，可以实验几种机器学习的学习方式，并选择最适合目标应用的算法。在机器学习的学习方式中，非监督学习有利于发现数据中隐藏的模式，而无须对数据进行标记。...采用非监督学习的机器学习算法，如高斯混合模型，可以用来模拟发动机的正常行为，并检测发动机何时开始偏离其基线。监督学习可以用学习到的模型来对新的未标记数据进行预测或分类，可以用来检测发动机异常的原因。...这往往是一个脆弱的过程，需要发动机领域专家的知识，是能否通过监督学习检测发动机是否异常的关键。深度学习算法能够从输入数据中提取特征，而不需要明确地将特征输入到算法中，这被称为“特征学习”。

2852 0

机器学习实战---详解模型评价指标

比如在，乳腺癌数据集中：其中201名没有复发（标记为0），85名复发（标记为1）。...对于上面乳腺癌数据集来说，假如分类器的预测结果是将201个未复发患者中190个预测为未复发，21个预测为复发；85个复发患者中，80个预测为复发，5个预测为未复发，可以得到如下一张表...二说明二：ROC曲线和AUC值接下来介绍ROC曲线和AUC值，下面是ROC曲线的示例： ?...三说明三：如何画ROC曲线对于分类器而言，都有概率输出的功能，拿逻辑回归来举例，我们得到的是该样本属于正样本的概率和属于负样本的概率，属于正样本的概率大，那么就判为正类，否则判为负类，那么实质上这里的阈值是...接下来将score按照从大到小排列，依次作为阈值，那么我们能够得到20组(FPR,TPR)的坐标，绘制出来的图像就是ROC曲线。

1.3K5 0

机器学习中评估分类模型性能的10个重要指标

在这篇文章中，我们将学习10个最重要的模型性能度量，这些度量可用于评估分类模型的模型性能。...在二元分类的统计分析中，F1分数（也可以是F分数或F测度）是测试准确性的度量。它同时考虑了测试的精确性p和召回率r来计算分数 ?...因此，这就是如何为分类模型绘制ROC曲线的方法，通过分配不同的阈值来创建不同的数据点来生成ROC曲线。ROC曲线下的面积称为AUC。AUC越高，你的模型就越好。ROC曲线离中线越远，模型就越好。...这就是ROC-AUC如何帮助我们判断分类模型的性能，并为我们提供从多个分类模型中选择一个模型的方法。...在PR曲线中，我们将计算并绘制Y轴上的精度和X轴上的调用，实际情况PR曲线正好与ROC曲线相反，所以这里就不再展示了。作者：Juhi

1.4K1 0

基于AI的脑电信号独立成分的自动标记工具箱

ALICE工具箱高级架构和用户角色机器学习流程：如图2所示，带标注的原始IC数据被传递到数据标签聚合块（DataLabels Aggregation）和特征计算块（Features Calculation...（特征曲线下面积（ROC-AUC）、精准召回曲线下面积（PR-AUC）和F1分数（F1-score））。...图2.ALICE中的数据处理和机器学习流程验证性实验与结果初始数据集：基线模型训练采用IHNA&NPh RAS提供的数据集，该数据标注由RAS高级神经活动和神经生理学研究所的两名经验丰富的科学家进行...独立组件分类：将LR、XGB和SVM作为ML模型，并计算ROC-AUC和PR-AUC评分作为性能指标。我们分别为每种IC类型选择了三种型号。...基于ROC-AUC曲线，所有模型对于大多数IC类都显示出可比较的性能（ROC曲线见图3，数值见表2）。其中Brain、Eyes和Muscle模型的ROC-AUC均大于0.9。

4192 0

ROC曲线不用愁，四种R包教你一步搞定！

ROC曲线是通过绘制真阳性率(TPR)与假阳性率(FPR)在不同阈值设置下的曲线。在机器学习中，真阳性率也被称为灵敏度、回忆率或检出率。假阳性率也称为误报率，可以计算为(1 -特异度)。...一般情况下，如果真阳性率和假阳性率分布已知，可以通过对y轴上的真阳性率和x轴上的假阳性率绘制的累积分布函数(概率分布下的面积，从-∞到判别阈值)来生成ROC曲线，因此ROC图有时被称为敏感性vs(1−特异性...所以ROC曲线越靠近左上角，说明该方法分类效果越好。最靠近左上角的ROC曲线上的点是分类错误最少的最好阈值，其假正例和假反例总数最少。可以对不同的学习器比较性能。...将各个学习器的ROC曲线绘制到同一坐标中，直观地鉴别优劣，靠近左上角的ROC曲所代表的学习器准确性最高。 AUC是衡量学习器优劣的一种性能指标，为ROC曲线下与坐标轴围成的面积。...=TRUE, #percent敏感性、特异性和AUC是否必须用百分数或分数表示 partial.auc=c(100, 90), #

5.9K1 0

图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现(前置学习系列二）

图机器学习GML 图学习的主要任务图学习中包含三种主要的任务：链接预测（Link prediction）节点标记预测（Node labeling）图嵌入（Graph Embedding） 1.1...在链路预测中，我们只是尝试在节点对之间建立相似性度量，并链接最相似的节点。现在的问题是识别和计算正确的相似性分数！...score_jaccard) print(auc_jaccard) # Adamic-Adar # 现在计算Adamic-Adar指数和对应的ROC-AUC分数 # Prediction using...AUC Curve") plt.legend(loc='lower right') plt.show() 1.2 节点标记预测（Node labeling）给定一个未标记某些节点的图，我们希望对这些节点的标签进行预测...深度学习在许多领域的成功部分归功于快速发展的计算资源（例如 GPU）、大训练数据的可用性以及深度学习从欧几里得数据（例如图像、文本、和视频）。

1.6K3 0

如何评估机器学习模型的性能

ROC和AUC 接收器工作特性曲线（ROC）：它是通过从模型给出的概率得分的反向排序列表中获取多个阈值而计算出的TPR（真正率）和FPR（假正率）之间的关系图。 ?...现在，我们如何绘制ROC？为了回答这个问题，让我带您回到上面的表1。仅考虑M1模型。您会看到，对于所有x值，我们都有一个概率得分。在该表中，我们将得分大于0.5的数据点分配为类别1。...对应于每个阈值，预测类别，并计算TPR和FPR。您将获得6对TPR和FPR。只需绘制它们，您将获得ROC曲线。注意：由于最大TPR和FPR值为1，因此ROC曲线下的面积（AUC）在0和1之间。...蓝色虚线下方的区域是0.5。AUC = 0表示模型很差，AUC = 1表示模型完美。只要您模型的AUC分数大于0.5。您的模型很有意义，因为即使是随机模型也可以得分0.5 AUC。...从曲线中可以看到，对数损失的范围是[0，无穷大]。对于多类别分类中的每个数据点，我们使用以下公式计算对数损失： ? 如果x（o，c）属于类别1，则y（o，c）=1。其余概念相同。

1K2 0

机器学习模型的度量选择（下）

从数学上讲，它是由灵敏度曲线（TPR）下的面积计算的。 FPR（1-特异性）。理想情况下，我们希望具有高灵敏度和高特异度，但在实际情况下，敏感性和特异度之间始终存在权衡。...但我们必须进一步挖掘，看看他们对待类别不平衡的方式有哪些不同。在第一个例子中，我们看到很少有正标签。在第二个例子中，几乎没有负标签。让我们看看F1度量和ROC-AUC如何区分这两种情况。...ROC-AUC评分处理少数负标签的情况与处理少数正标签的情况相同。这里需要注意的一件有趣的事情是，F1的分数在模型3和模型4中几乎是一样的，因为正标签的数量很大，它只关心正标签的错误分类。...从以上例子得出的推论：如果你关心的是一个数量较少的类，并且不需要管它是正是负的，那么选择ROC-AUC分数。你什么时候会选择F1度量而不是ROC-AUC？...模型（1）的ROC-AUC=0.5 模型（2）的ROC-AUC=0.93 ROC-AUC也给模型1打了一个不错的分数，这并不是一个很好的性能指标。

7412 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

图与图学习（中）

. | 提高化合物-蛋白质相互作用预测的方法：通过使用增加的负样本进行自我训练

Matlab建立SVM，KNN和朴素贝叶斯模型分类绘制ROC曲线|附代码数据

Matlab建立SVM，KNN和朴素贝叶斯模型分类绘制ROC曲线

【机器学习 | 分类指标大全】全面解析分类评估指标：从准确率到AUC，多分类问题也不在话下，确定不来看看？

机器学习方法

【机器学习 | 分类指标大全】全面解析分类评估指标：从准确率到AUC，多分类问题也不在话下，确定不来看看？

在不平衡数据上使用AUPRC替代ROC-AUC

搞定NLP领域的“变形金刚”！手把手教你用BERT进行多标签文本分类

机器学习分类问题：9个常用的评估指标总结

一文带你了解面试中的必问指标！

在不平衡数据上使用AUPRC替代ROC-AUC

机器学习模型性能的10个指标

机器学习实战---详解模型评价指标

机器学习中评估分类模型性能的10个重要指标

基于AI的脑电信号独立成分的自动标记工具箱

ROC曲线不用愁，四种R包教你一步搞定！

图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现(前置学习系列二）

如何评估机器学习模型的性能

机器学习模型的度量选择（下）

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐