我在PyTorch中实现了一个训练循环，对于指标，我想使用的ROC AUC分数。
我可以使用sklearn的实现来计算单个预测的得分，但在想象如何使用它来计算整个时期的平均得分时有一点困难。有没有人能把我推向正确的方向？
浏览 10提问于2020-05-13得票数 0
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我得到了不同的AUROC，取决于我计算它的时间。我的代码是 # any tensorflow metric
value, update_op = tf.metrics.auc是一个Keras回调函数，它在每个时代结束时使用sklearn的roc_auc_score计算AUROC。: 0.7747 - val_au
浏览 1提问于2018-07-11得票数 2
交叉验证给出了每个折叠的准确性，因为类是不平衡的，准确性是不正确的度量。我想得到AUC-ROC而不是准确性。
浏览 0提问于2019-04-20得票数 0
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我有以下代码：from sklearn.metrics import roc_curve, auc mean_tpr[0] = 0.0
0.700
方法1按的建议，通过循环计算</em
浏览 4提问于2016-11-07得票数 1
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然而，我得到了相当低的平均精度分数和F-1分数。我使用加权逻辑回归来帮助我处理不平衡的数据，因为SMOTE在存在极不平衡的数据时不能很好地工作。另外，我在sklearn库中看到了F-1分数的几个选项。tprs[-1][0] = 0.0 aucs.append(roc_auc)
浏览 0提问于2021-04-03得票数 1
在中讨论了AUC值，但这不同于常规的roc_auc_score。我没有看到对它的描述，它是什么，它是用来做什么的？
浏览 57提问于2016-07-31得票数 2
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我很少读过关于AUC计算的论文，下面的文章提到AUC可以计算为分类任务绩效测度的系统分析
请让我知道它是否正确。
浏览 0提问于2017-11-30得票数 0
提供了一个很好的总结，在准确性相对于澳大利亚的F1和AUPR。如果是，为什么？
浏览 1提问于2020-03-18得票数 0
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我正在使用来自scikit-optimize的scikit-optimize来训练一个相当不平衡的数据集上的模型。据我所知，精度或ROC AUC将是不平衡数据集的最佳度量标准。对于评分参数，我指定了roc_auc，我假设它将是监视结果中最佳参数的主要度量。因此，当我调用knn_b.best_params_时，我应该有roc_auc度量更高的参数。对吗？mean_t
浏览 6提问于2022-03-05得票数 0
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K-折叠交叉验证查询
、、、、
我正在尝试执行K折叠交叉验证和GridSearchCV，以优化我的梯度提升模型-遵循链接- 。1)如何计算0.814365的精度？如果将cv_folds=5更改为cv_folds=any整数，则精度仍为0.814365。事实上，删除cv_folds和输入performCV=False也提供了相同的精度。(注意:我的sk学习编号CV 80/20列车测试的</e
浏览 1提问于2018-09-14得票数 0
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我正在处理一个二进制分类问题，并使用下面的代码来使用5倍交叉验证来查找ROC_AUC分数(每倍)。(roc_auc)plt.plot([0,1]()
除了ROC_AUC分数之外，我还想计算其他性能指标，<em
浏览 1提问于2021-04-14得票数 0
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auc在处理不平衡数据方面是否更好。在大多数情况下，如果我处理的是不平衡的数据，那么准确性并不能给出正确的想法。尽管准确率很高，但模型的性能很差。如果不是auc，这是处理不平衡数据的最好方法。
浏览 146提问于2019-02-26得票数 0
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我可以知道如何从AutoML视觉训练模型中计算AUC值和ROC曲线吗？谷歌只提供平均精度和精确召回曲线进行评估(包括混淆矩阵)。我能知道处理这件事有什么方法吗？非常感谢！
浏览 9提问于2020-03-07得票数 0
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grid_search_object = GridSearchCV(pipeline_object, tuned_parameters, cv = cross_validation_object, scoring = 'roc_auc')grid_search_object.best_score_然而，当我用最好的估计器来给整个训练集评分时，我
浏览 0提问于2014-08-09得票数 0
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有人能用通俗易懂的英语告诉我，区别是什么，使用哪一种和什么时候使用？fitted_models.items(): pred = [p[1] for p in pred]
print(name, roc_auc_score
浏览 5提问于2022-10-05得票数 1
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我使用sklearn计算分类器和黄砖的平均精度和roc_auc，绘制roc_auc和精确回忆曲线。问题是，包在这两个指标中都给出了不同的分数，我不知道哪一个是正确的。LogisticRegression(random_state=seed)roc_a
浏览 2提问于2020-11-02得票数 2
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我正在尝试使用sklearn的函数来计算多类问题的AUC分数。我有形状n_samples，n_classes的预测矩阵和形状n_samples的基本事实向量，分别命名为np_pred和np_label。roc</e
浏览 1提问于2020-01-09得票数 7
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他们处于极不平衡的数据中(大约14300:1)。我得到了几乎100%的准确率和ROC-AUC，但准确率，召回率和f1分数为0。我理解在非常不平衡的数据中，准确性通常是没有用的，但为什么ROC-AUC度量也接近完美？from sklearn.metrics import roc_curve, auc
y_score = classifierUsed2.deci
浏览 0提问于2016-01-10得票数 22
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我有一个有3个类标签(0，1，2)的数据。我试着做ROC曲线。并使用pos_label参数来实现。个图，现在我在计算AUC分数时遇到了问题。如何将3张图和1幅图进行平均，然后计算出Roc_AUC评分。我被这个metrics.roc_auc_score错误了(Ytest，y_pred_prob)请帮帮我。生成3条roc曲线。因
浏览 2提问于2019-05-20得票数 0
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报告的f-得分、精确性和回忆似乎都考虑了这两个类别，例如，真正的阳性似乎是正确分类样本的总数，而不是属于“1”类的、被正确分类的样本总数。因此，我非常惊讶地看到报告的train_y_f1的值很高(最好的结果是大约。94%，一次后)。
为了检查这一点，我使用提供的脚本predict_csv.py手工计算f-得分，然后加载预测。经过一些调查后，我发现MLP对于每个类都有一个输出，并且我验证了(手工计算它
浏览 2提问于2015-04-11得票数 0
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