roc_auc_score输入的参数应该什么值
时间: 2023-08-11 08:01:52 浏览: 60
`roc_auc_score`是用于计算ROC曲线下的面积(AUC)的函数,通常用于二分类问题的性能评估。它的输入参数应该是真实标签和预测概率值。
具体来说,`roc_auc_score`函数的参数如下:
- `y_true`:真实的标签值,通常是0或1的一维数组或列表。
- `y_score`:预测的概率值,通常是属于正类的概率值的一维数组或列表。
示例代码如下:
```python
from sklearn.metrics import roc_auc_score
y_true = [0, 1, 1, 0, 1] # 真实标签
y_score = [0.2, 0.8, 0.6, 0.3, 0.9] # 预测概率
auc = roc_auc_score(y_true, y_score)
print("AUC:", auc)
```
请确保`y_true`和`y_score`的长度相同,并且按照相应样本的顺序对应。
相关问题
roc_auc_score的输入有什么要求
`roc_auc_score`函数的输入要求如下:
1. `y_true`: 真实的二进制标签,可以是一个一维数组或列表。标签可以是0和1的形式,其中0表示负类,1表示正类。
2. `y_score`: 预测的正类概率、置信度或得分,与`y_true`的形状相同。它可以是一个一维数组或列表,其中包含模型对每个样本的预测概率或得分。注意,`y_score`应该是正类的概率或得分,而不是预测的类别标签。
确保`y_true`和`y_score`具有相同的长度,并且元素的顺序一致。另外,`y_true`和`y_score`中的值应该是可比较的,即可转换为浮点数类型。
以下是一个示例,展示了如何使用`roc_auc_score`函数:
```python
from sklearn.metrics import roc_auc_score
y_true = [0, 1, 1, 0, 1]
y_score = [0.2, 0.6, 0.8, 0.3, 0.9]
auc = roc_auc_score(y_true, y_score)
print("AUROC:", auc)
```
这段代码计算了一个简单示例的AUROC,其中`y_true`是真实标签,`y_score`是预测的正类概率。请注意,`y_true`和`y_score`的长度相同,并且顺序对应。最后,打印出计算得到的AUROC值。
roc_auc_score参数设置
roc_auc_score是用来评估分类模型预测结果的性能指标之一,常用于二分类问题。其参数设置如下:
`roc_auc_score(y_true, y_score, average='macro', sample_weight=None, max_fpr=None, multi_class='raise', labels=None)`
其中,参数含义如下:
- `y_true`:真实标签;
- `y_score`:分类器预测得分;
- `average`:对于多分类问题,指定如何计算每个类别的AUC。可选值包括:'macro'、'weighted'、'micro'和None;
- `sample_weight`:样本权重;
- `max_fpr`:在计算多类别AUC时,返回的多类别AUC的最大假阳性率;
- `multi_class`:多类别分类的策略。可选值包括:'raise'、'ovr'和'ovo';
- `labels`:用于计算多类别分类的标签。
需要注意的是,`y_score`是分类器预测得分,而不是分类器预测的类别。在二分类问题中,可以使用分类器预测的概率作为预测得分。
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