roc_auc_score如何导入
时间: 2023-08-11 18:57:09 浏览: 57
roc_auc_score是用于计算二分类问题中ROC曲线下的面积(AUC)的函数,而AUC是ROC曲线下的面积。ROC曲线是一条以假阳性率(FPR)为横坐标,真阳性率(TPR)为纵坐标的曲线,用于评估二分类模型的性能。AUC是ROC曲线下的面积,其取值范围在.5到1之间,越接近1表示模型性能越好。roc_auc_score函数可以计算出模型的AUC值,用于评估模型的性能。
相关问题
roc_auc_score()和mulroc_auc_score
()的区别是什么?
roc_auc_score()是用于计算二分类问题中AUC(Area Under the Curve)的函数,而mulroc_auc_score()是用于计算多分类问题中AUC的函数。mulroc_auc_score()将多个类别分别作为阳性和阴性,将每个类别与其它所有类别进行比较,并计算每个类别的ROC曲线下的面积,最终得出的AUC值是所有类别的AUC值的平均值。
accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_auc_score
这些都是常见的用于评估分类模型性能的指标。其中,accuracy_score 表示分类器正确预测样本的比例;precision_score 表示被分类器预测为正例的样本中真正是正例的比例;recall_score 表示真正是正例的样本中被分类器预测为正例的比例;f1_score 是 precision_score 和 recall_score 的调和平均数;roc_auc_score 是根据分类器的正例预测值排序后,计算ROC曲线下面积的指标。
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