如果计算AUROC时的输入是二值化后的结果那会计算的是它和原点连线下的面积吗
时间: 2024-04-18 08:26:21 浏览: 19
如果计算AUROC时的输入是二值化后的结果,那么计算的是ROC曲线与原点连线之间的面积,而不是ROC曲线下的面积(即AUROC)。
当输入是二值化后的结果时,ROC曲线上的点只能是0或1,因此无法得到具体的概率值。在这种情况下,我们无法计算出真阳性率和假阳性率的连续变化,也就无法得到AUROC。
相反,我们可以通过计算ROC曲线与原点连线之间的面积来评估模型的性能。这个面积通常被称为AUPR(Area Under the Precision-Recall curve),它衡量了模型在不同阈值下的精确率和召回率之间的权衡。
因此,如果输入是二值化后的结果,我们需要计算AUPR而不是AUROC来评估模型的性能。
相关问题
计算AUROC时的输入是概率值还是二值化后的结果
计算AUROC时,输入通常是模型输出的概率值而不是二值化后的结果。AUROC是基于模型的预测概率对正负样本进行排序,然后计算ROC曲线下的面积。
具体来说,AUROC的计算过程涉及到在不同阈值下计算真阳性率(True Positive Rate)和假阳性率(False Positive Rate),以绘制ROC曲线。而这些阈值是根据模型输出的概率值进行设定的。
因此,在计算AUROC时,我们需要使用模型输出的概率值,并根据这些概率值计算真阳性率和假阳性率。然后根据不同的阈值计算出对应的真阳性率和假阳性率,最后再计算ROC曲线下的面积得到AUROC。
给我一段代码从保存logits到用logits计算出AUROC和PR值
好的,以下是一段从保存 logits 到计算 AUROC 和 PR 值的 Python 代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.metrics import roc_auc_score, average_precision_score
# 假设 logits 已经被保存在了 logits.npy 文件中
logits = np.load('logits.npy')
# 假设正样本的标签为 1,负样本的标签为 0
labels = np.array([1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0])
# 计算 AUROC 值
auroc = roc_auc_score(labels, logits)
print('AUROC:', auroc)
# 计算 PR 值
pr = average_precision_score(labels, logits)
print('PR:', pr)
```
在这段代码中,我们首先从 logits.npy 文件中加载了 logits,然后用 labels 数组表示每个样本的标签。接着,我们使用 sklearn 库中的 roc_auc_score 和 average_precision_score 函数分别计算了 AUROC 和 PR 值,并将它们输出到屏幕上。注意,这里的 logits 和 labels 只是示例数据,实际使用时需要根据具体情况进行相应修改。