micro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovr', average='micro')修正该代码

时间: 2024-02-27 07:59:19 浏览: 132
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plotroc.rar_AUC_ROC AUC_plotroc_roc_roc and auc

这行代码已经是正确的，用于计算多分类问题的微观平均AUC（micro AUC）。 ```python from sklearn.metrics import roc_auc_score # 假设 y_test 和 y_scores 已经定义好 micro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovr', average='micro') ``` 在这里，multi_class 参数被设置为 'ovr'（One-vs-Rest），表示采用一对多策略处理多分类问题；average 参数被设置为 'micro'，表示计算微观平均AUC值。需要注意的是，y_scores 是分类器的预测得分（概率），y_test 是真实标签。
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修正micro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovo', average='micro')

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micro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovr', average='micro')出现 average must be one of ('macro', 'weighted', None) for multiclass problems怎么修正

micro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='multiclass', average='macro') 在这里，multi_class 参数被设置为 'multiclass'，表示处理多分类问题；average 参数被设置为 'macro'，表示计算...

for each class class_names = np.unique(y_train) y_scores = tree.predict_proba(X_test) y_pred = tree.predict(X_test) macro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovo', average='macro') y_test = label_binarize(y_test, classes=range(3)) y_pred = label_binarize(y_pred, classes=range(3)) micro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, average='micro') #micro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovr', average='micro') # calculate ROC curve fpr = dict() tpr = dict() roc_auc = dict() for i in range(3): # 遍历三个类别 fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_pred[:, i]) roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i]) return reports, matrices, micro_auc, macro_auc, fpr, tpr, roc_auc根据上述代码怎么调整下列代码fpr["micro"], tpr["micro"], _ = roc_curve(y_test.ravel(), y_pred.ravel()) roc_auc["micro"] = auc(fpr["micro"], tpr["micro"]) # Compute macro-average ROC curve and ROC area（方法一） # First aggregate all false positive rates all_fpr = np.unique(np.concatenate([fpr_avg[i] for i in range(3)])) # Then interpolate all ROC curves at this points mean_tpr = np.zeros_like(all_fpr) for i in range(3): mean_tpr += interp(all_fpr, fpr_avg[i], tpr_avg[i]) # Finally average it and compute AUC mean_tpr /= 3 fpr_avg["macro"] = all_fpr tpr_avg["macro"] = mean_tpr macro_auc_avg["macro"] = macro_auc_avg # Plot all ROC curves lw = 2 plt.figure() plt.plot(fpr_avg["micro"], tpr_avg["micro"], label='micro-average ROC curve (area = {0:0.2f})' ''.format(micro_auc_avg["micro"]), color='deeppink', linestyle=':', linewidth=4) plt.plot(fpr_avg["macro"], tpr_avg["macro"], label='macro-average ROC curve (area = {0:0.2f})' ''.format(macro_auc_avg["macro"]), color='navy', linestyle=':', linewidth=4) colors = cycle(['aqua', 'darkorange', 'cornflowerblue']) for i, color in zip(range(3), colors): plt.plot(fpr_avg[i], tpr_avg[i], color=color, lw=lw, label='ROC curve of class {0} (area = {1:0.2f})' ''.format(i, roc_auc_avg[i])) plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--', lw=lw) plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('DF') plt.legend(loc="lower right") plt.show()

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raise ValueError( ValueError: For evaluating multiple scores, use sklearn.model_selection.cross_validate instead. ['accuracy', 'adjusted_mutual_info_score', 'adjusted_rand_score', 'average_precision', 'balanced_accuracy', 'completeness_score', 'explained_variance', 'f1', 'f1_macro', 'f1_micro', 'f1_samples', 'f1_weighted', 'fowlkes_mallows_score', 'homogeneity_score', 'jaccard', 'jaccard_macro', 'jaccard_micro', 'jaccard_samples', 'jaccard_weighted', 'matthews_corrcoef', 'max_error', 'mutual_info_score', 'neg_brier_score', 'neg_log_loss', 'neg_mean_absolute_error', 'neg_mean_absolute_percentage_error', 'neg_mean_gamma_deviance', 'neg_mean_poisson_deviance', 'neg_mean_squared_error', 'neg_mean_squared_log_error', 'neg_median_absolute_error', 'neg_negative_likelihood_ratio', 'neg_root_mean_squared_error', 'normalized_mutual_info_score', 'positive_likelihood_ratio', 'precision', 'precision_macro', 'precision_micro', 'precision_samples', 'precision_weighted', 'r2', 'rand_score', 'recall', 'recall_macro', 'recall_micro', 'recall_samples', 'recall_weighted', 'roc_auc', 'roc_auc_ovo', 'roc_auc_ovo_weighted', 'roc_auc_ovr', 'roc_auc_ovr_weighted', 'top_k_accuracy', 'v_measure_score'] was passed.

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auc_score = roc_auc_score(y_test1, y_pred_proba, multi_class='ovr') auc_scores.append(auc_score) fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test1, y_pred_proba[:, 1]) aoc_fprs.append(fpr) aoc_tprs.append(tpr) y...
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Target scores need to be probabilities for multiclass roc_auc, i.e. they should sum up to 1.0 over classes

auc = roc_auc_score(y_test, y_pred, multi_class='ovr') print('Multi-class AUC: %.3f' % auc) 其中，predict_proba()方法返回每个类别的概率分数。在计算AUC时，multi_class参数指定采用One-vs-Rest方法...

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'ovr'和‘ovo’

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