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机器学习-AUC-ROC-python

ROC代表曲线,而AUC代表一条曲线与下方以及右侧轴形成的面积。如果某种方法的准确率为100%,则AUC=1×1=1,AUC的区间在0-1之间,越大越好。 ? 个特征:sepal length (cm)’, ‘sepal width (cm)’, ‘petal length (cm)’, ‘petal width (cm)’ 150个样本,每类50个 环境:python3 = classifier.fit(X_train, y_train).decision_function(X_test) # 计算ROC fpr = dict() tpr = dict() roc_auc [i] = auc(fpr[i], tpr[i]) fpr["micro"], tpr["micro"], _ = roc_curve(y_test.ravel(), y_score.ravel()) roc_auc["micro"] = auc(fpr["micro"], tpr["micro"]) #显示到当前界面,保存为svm.png plt.figure() lw = 2 plt.plot(fpr

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AUC指标

AUC数值即为ROC曲线下的面积。ROC曲线从0点开始上升越快,说明模型错分正样本的比例越小,模型对正样本识别的能力越强。 在ROC曲线的基础上,抛开阈值的调节,ROC曲线下半部分的面积值就是AUC值。AUC值介于0到1之间,是一种概率值。 本质上AUC是在模型预测的数据集中,比较正负样本,评估正样本分数排在负样本之上的能力,进而估计模型对正样本预测的可信程度。 由于AUC指标能较好地概括不平衡类别的样本集下分类器的性能,因此成为很多机器学习系统中的最终判定标准。

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    ROC和AUC介绍以及如何计算AUC

    这篇博文简单介绍ROC和AUC的特点,以及更为深入地,讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC。 ROC曲线 需要提前说明的是,我们这里只讨论二值分类器。 AUC值的计算 AUC(Area Under Curve)被定义为ROC曲线下的面积,显然这个面积的数值不会大于1。 使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好,而作为一个数值,对应AUC更大的分类器效果 更好。 在此推荐scikit-learn中关于计算AUC的代码。 AUC意味着什么 那么AUC值的含义是什么呢? 当然,AUC值越大,当前的分类算法越有可能将正样本排在负样本前面,即能够更好的分类。 为什么使用ROC曲线 既然已经这么多评价标准,为什么还要使用ROC和AUC呢?

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    利用python画出AUC曲线的实例

    以load_breast_cancer数据集为例,模型细节不重要,重点是画AUC的代码。 , label = 'Val AUC = %0.3f' % roc_auc) plt.legend(loc = 'lower right') plt.plot([0, 1], [0, 1],'r--') 补充拓展:Python机器学习中的roc_auc曲线绘制 废话不多说,直接上代码 from sklearn.metrics import roc_curve,auc from sklearn.ensemble plt.title('Receiver operating characteristic example') plt.legend(loc="lower right") plt.show() 以上这篇利用python 画出AUC曲线的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    sklearn.metrics.auc_auc值计算公式

    predict_prob_y = clf.predict_proba(test_x)#基于SVM对验证集做出预测,prodict_prob_y 为预测的概率 #end svm ,start metrics test_auc = metrics.roc_auc_score(test_y,prodict_prob_y)#验证集上的auc值 print test_auc 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人

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    AUC的计算方法_auc计算器

    Auc作为数值可以直观的评价分类器的好坏,值越大越好。 首先AUC值是一个概率值,当你随机挑选一个正样本以及负样本,当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC值,AUC值越大,当前分类算法越有可能将正样本排在负样本前面 二、AUC计算 1. 最直观的,根据AUC这个名称,我们知道,计算出ROC曲线下面的面积,就是AUC的值。事实上,这也是在早期 Machine Learning文献中常见的AUC计算方法。 我们得到的AUC曲线必然是一个阶梯状的。因此,计算的AUC也就是这些阶梯 下面的面积之和。 由此,我们可以看到,用这种方法计算AUC实际上是比较麻烦的。 2. 一个关于AUC的很有趣的性质是,它和Wilcoxon-Mann-Witney Test是等价的。

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    什么是 ROC AUC

    什么是 AUC? 代码? ---- ROC 曲线和 AUC 常被用来评价一个二值分类器的优劣。 先来看一下混淆矩阵中的各个元素,在后面会用到: ? ---- 1. 有交叉时,需要用 AUC 进行比较。 2. AUC: 是 ROC 曲线下的面积,它是一个数值,当仅仅看 ROC 曲线分辨不出哪个分类器的效果更好时,用这个数值来判断。 ? 从上面定义可知,意思是随机挑选一个正样本和一个负样本,当前分类算法得到的 Score 将这个正样本排在负样本前面的概率就是 AUC 值。AUC 值是一个概率值,AUC 值越大,分类算法越好。 6. = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8]) roc_auc_score(y_true, y_scores) 0.75 ---- 学习资料: 《机器学习》,周志华 http

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    AUC计算方法与Python实现代码

    -AUC计算方法 -AUCPython实现方式 AUC计算方法 AUC是ROC曲线下的面积,它是机器学习用于二分类模型的评价指标,AUC反应的是模型对样本的排序能力。 AUC的计算主要以下几种方法: 1、计算ROC曲线下的面积。这是比较直接的一种方法,可以近似计算ROC曲线一个个小梯形的面积。几乎不会用这种方法 2、从AUC统计意义去计算。 AUCPython实现 通过上面方法二的公式,AUC计算的Python实现如下: def calAUC(prob,labels): f = list(zip(prob,labels)) rank = 0 auc = (sum(rankList)- (posNum*(posNum+1))/2)/(posNum*negNum) print(auc) return auc 其中输入prob 是得到的概率值,labels是分类的标签(1,-1) 以上这篇AUC计算方法与Python实现代码就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    ROC曲线与AUC

    我们用一个标量值AUC来量化他。 AUC AUC值为ROC曲线所覆盖的区域面积,显然,AUC越大,分类器分类效果越好。 AUC = 1,是完美分类器,采用这个预测模型时,不管设定什么阈值都能得出完美预测。绝大多数预测的场合,不存在完美分类器。 0.5 < AUC < 1,优于随机猜测。 AUC = 0.5,跟随机猜测一样(例:丢铜板),模型没有预测价值。 AUC < 0.5,比随机猜测还差;但只要总是反预测而行,就优于随机猜测。 计算AUC: 第一种方法:AUC为ROC曲线下的面积,那我们直接计算面积可得。面积为一个个小的梯形面积之和。计算的精度与阈值的精度有关。 AUC matlab代码: function [result]=AUC(test_targets,output) %计算AUC值,test_targets为原始样本标签,output为分类器得到的标签

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    ROC曲线及AUC

    ROC曲线及AUC值 参考文献:【ROC曲线与AUC值】,【ROC,AUC最透彻的讲解(实例分析+matlab代码)】,【AUC计算方法与Python实现】,【AUC曲线计算方法及代码实现】 1. 于是Area Under roc Curve(AUC)就出现了。 顾名思义,AUC的值就是处于ROC curve下方的那部分面积的大小。 通常,AUC的值介于0.5到1.0之间,较大的AUC代表了较好的performance。 2. AUC值 6.1 AUC值的定义 AUC值为ROC曲线所覆盖的区域面积,显然,AUC越大,分类器分类效果越好。 AUC=1,是完美分类器,采用这个预测模型时,不管设定什么阈值都能得出完美预测。 ,与后面自己写的方法作对比 print('sklearn AUC:', roc_auc_score(y_labels, y_scores)) print('diy AUC:',calAUC

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    AUC 的缺陷是什么?

    目前普遍认为接收器工作特性(Receiver Operating Characteristic,ROC)曲线下的面积 ——AUC 是评估分类模型准确性的标准方法。 AUC 是 1,但是二元交叉熵非常大,因为预测结果和真实标签之间的误差太大);根据 auc 的公式我们可以知道 auc 对于具体的概率值不敏感,它的计算过程事先会把概率值转化为 rank 排序,所以 auc (2) AUC 反应了太过笼统的信息。 无法反应这类信息),AUC 只关注正负样本之间的排序,并不关心正样本内部,或者负样本内部的排序,这样我们也无法衡量样本对于好坏客户的好坏程度的刻画能力; (5) 最重要的一点,AUC 的 misleading 如图,modelA 和 modelB 的 ROC 曲线下面积 AUC 是相等的,但是两个模型在不同区域的预测能力是不相同的,所以我们不能单纯根据 AUC 的大小来判断模型的好坏。

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    ROC曲线 和 AUC 直白详解

    这里如果有感谢兴趣的朋友,也可以查看下 这篇博客, 应该是我找到的比较有深度的 auc 的计算了 为什么需要 AUC 前面我们说了 ROC曲线 可以用来给一个模型确定阈值, 那么 AUC 则是来评判一个 如果 AUC = 1:完美预测,基本不会存在的情况。 如果 0.5 < AUC < 1:除了完美预测,那就乘这个区间的最有价值了。 如果 AUC = 0.5:因为是二分类,随机猜测也就是这个概率了,完全就没有价值 如果 AUC < 0.5:比随机猜测的概率还低!!!但是反过来说,非黑即白,如果取个反呢? 用 ROC 和 AUC 来评判就是可以很好的避免这个问题了, 具体你可以自己算算这个列子的 ROC 曲线就可以理解了。 AUC 计算 首先还是这篇博客。 所以这里我就贴一个工作中计算方式: 1.首先我们计算AUC肯定得有一份打完分了的数据,假设数据auc.text,内容如下: -1 0.12 -1 0.13 -1 0.16 1

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    笔记︱统计评估指标AUC 详解

    文章目录 1 AUC的两种解读视角: 1.1 ROC曲线与坐标轴形成面积 1.2 古典概率模型——求导AUC 2 AUC的特性与优劣 3 AUC多大才算好? 4 线上、线下AUC差异较大成因分析 4.1 业务场景使用AUC:点击模型与购买模型的差异 4.2 线上、线下AUC有差异 5 AUC逻辑升级 - GAUC 参考文献 1 AUC的两种解读视角: 1.1 (3)auc非常适合评价样本不平衡中的分类器性能 3 AUC多大才算好? 多高的AUC才算高? 首先AUC = 1可能吗? 首先是代码不一致,例如,离线对用户特征的加工处理采用scala/python处理,抽取用户最近的50个行为,在线特征抽取用c++实现只用了30个。 参考文献 1 AUC的理解与计算 2 最浅显易懂的图解AUC和GAUC 3 为什么搜索与推荐场景用AUC评价模型好坏? 4 如何理解机器学习和统计中的AUC? 5 多高的AUC才算高?

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    AUC、ROC详解:原理、特点&算法

    [正因为这个原因,AUC也只是衡量模型排序能力的指标,不能保证模型预测的精准性;比如在ctr预估中,不能保证pctr接近ctr,可以保证正例的pctr,高于负例的ctr。 AUC计算伪代码 ? AUC的计算过程和ROC曲线的绘制算法相似,不同之处在于每次不再是向列表中添加坐标点,而是计算一个梯形面积,通过面积的不断叠加,从而得到最终的AUC指标。 AUC表示的ROC曲线包围的面积,AUC的取值范围[0,1]之间。计算这个面积,理论上可以使用积分法,但是也可以通过叠加各个小梯形的面积来得到。 顺便给出一个Python代码: def scoreAUC(num_clicks, num_shows, predicted_ctr): # 降序排序 i_sorted = sorted(range = 1 else: auc = auc_temp / total_area return auc Reference An introduction to ROC analysis

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    Precision, Recall, F-score, ROC, AUC

    六、AUC (一)AUC的计算 AUC (Area Under Curve) 被定义为ROC曲线下的面积,显然这个面积的数值不会大于1。 例 2中的AUC值为0.75 (二)AUC的含义 根据(Fawcett, 2006),AUC的值的含义是: The AUC value is equivalent to the probability 这句话的意思是:首先AUC值是一个概率值,当你随机挑选一个正样本以及一个负样本,当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC值。 0.5 < AUC < 1,优于随机猜测。这个分类器(模型)妥善设定阈值的话,能有预测价值。 AUC = 0.5,跟随机猜测一样(例:丢铜板),模型没有预测价值。 AUC < 0.5,比随机猜测还差;但只要总是反预测而行,就优于随机猜测。 三种AUC值示例: ? 4.png 七、为什么使用ROC曲线 既然已经这么多评价标准,为什么还要使用ROC和AUC呢?

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    机器学习基础:别 乱 用 AUC

    目前普遍认为接收器工作特性(Receiver Operating Characteristic,ROC)曲线下的面积 ——AUC 是评估分类模型准确性的标准方法。 AUC 是 1,但是二元交叉熵非常大,因为预测结果和真实标签之间的误差太大);根据 auc 的公式我们可以知道 auc 对于具体的概率值不敏感,它的计算过程事先会把概率值转化为 rank 排序,所以 auc (2) AUC 反应了太过笼统的信息。 无法反应这类信息),AUC 只关注正负样本之间的排序,并不关心正样本内部,或者负样本内部的排序,这样我们也无法衡量样本对于好坏客户的好坏程度的刻画能力; (5) 最重要的一点,AUC 的 misleading 的问题: 如图,modelA 和 modelB 的 ROC 曲线下面积 AUC 是相等的,但是两个模型在不同区域的预测能力是不相同的,所以我们不能单纯根据 AUC 的大小来判断模型的好坏。

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    keras用auc做metrics以及早停实例

    我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ import tensorflow as tf from sklearn.metrics import roc_auc_score def auroc(y_true , y_pred): return tf.py_func(roc_auc_score, (y_true, y_pred), tf.double) # Build Model... model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam',metrics=['accuracy', auroc]) 完整例子: def auc (y_true, y_pred): auc = tf.metrics.auc(y_true, y_pred)[1] K.get_session().run(tf.local_variables_initializer adam = optimizers.Adam(lr=0.01) model.compile(optimizer=adam,loss='binary_crossentropy',metrics = [auc

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    ROC曲线AUC曲线与混淆矩阵介绍

    AUC曲线 AUC(Area Under Curve)被定义为ROC曲线下的面积,这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方,所以AUC的取值范围在0.5和1之间。 使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好,而作为一个数值,对应AUC更大的分类器效果更好。 为什么呢,因为ROC曲线越接近左上角,AUC面积就越大,分类器性能就越好。 参考文献:孔明的博客、百度百科

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    常用tools中auc实现简单调研

    输入:预测值prob和标签label 输出:auc xgboost xgboost基于“从集合中任意选择一个正样本和负样本,正样本预测值大于负样本预测值的概率”实现了带weight的auc。 += sum_pos sum_neg += 1 auc = auc / (sum_pos + sum_neg) return auc 这样的实现缺少考虑存在若干个 具有相同prob不同label的情况,需要设计一个buf来处理,bufpos和bufneg用于记录当前具有相同prob的正负例个数,此时增加了0.5 · bufneg · bufpos个正pair,修正后的python (sum_pos * sum_neg) sklearn.metrics.roc_auc_score sklearn通过计算roc曲线下的面积得到auc的值。 由于测试样本有限,auc曲线呈现阶梯形状,当多个测试样本的prob相等且label不完全相同时,auc在该区域表现为梯形。

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