auroc_px = round(roc_auc_score(gt_list_px, pr_list_px), 3)是如何计算的

公式 `auroc_px = round(roc_auc_score(gt_list, pr_list_px), 3)` 是用于计算二分类问题中的ROC曲线下的面积（Area the ROC Curve，简称AUC）。

在这公式中，`gt_list_px` 是包含真实标签（ground truth）的，`pr_list_px` 是一个包含模预测概率值的列表。

首先，据 `pr_list_px` 中的概率值和 `gt_list_px` 中的真实标签，计算出不同阈值下的真阳性率（True Positive Rate，简称TPR）和假阳性率（False Positive Rate，简称FPR）。这些值可以用于绘制ROC曲线。

然后，使用计算出的TPR和FPR值，计算ROC曲线下的面积（AUC）。AUC的值介于0和1之间，表示ROC曲线下的面积大小，用于衡量模型在不同阈值下分类性能的优劣。AUC值越接近1，表示模型性能越好。

最后，`round()` 函数用于将计算得到的AUC值保留三位小数。

需要注意的是，`roc_auc_score()` 函数是常用的计算AUC的函数之一，具体实现可能会有一些细微差异，因此你可能需要查看具体使用的库或工具文档以获得更详细的信息。

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：

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。

from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(aac_all,label_all,test_size=0.2) from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import metrics #First, an example for logistics regression cs = [1,3,5,7,10] param_grid = dict(C = cs) cls = LogisticRegression() grid = GridSearchCV(estimator=cls, param_grid=param_grid,cv = 5,scoring ='roc_auc') grid.fit(X_train, y_train) print("grid.best_params_") print(grid.best_params_) print("Best auc_roc on train set:{:.2f}".format(grid.best_score_)) print("Test set auc_roc:{:.2f}".format(grid.score(X_test,y_test))) y_predict = grid.predict(X_test) TN,FP,FN,TP = metrics.confusion_matrix(y_test, y_predict).ravel() recall = TP/(TP+FP) y_prob = grid.predict_proba(X_test) auroc = metrics.roc_auc_score(y_test, y_prob)

这段代码是一个使用逻辑回归进行分类任务的示例。首先，它导入了需要的库和函数：`train_test_split`用于将数据集分割为训练集和测试集，`GridSearchCV`用于进行网格搜索交叉验证，`LogisticRegression`用于创建逻辑回归模型，`metrics`包含了一些评估指标。

接下来，代码使用`train_test_split`将数据集`aac_all`和`label_all`分割成训练集和测试集，其中测试集占总数据集的20%。

然后，代码定义了一个逻辑回归模型，并创建了一个参数网格`param_grid`，其中包含不同的正则化参数C的值。接着，使用`GridSearchCV`进行交叉验证和网格搜索，选择最佳的模型参数。最后，打印出最佳参数、在训练集上的最佳AUC-ROC评分以及在测试集上的AUC-ROC评分。

接下来，代码使用最佳模型在测试集上进行预测，并计算混淆矩阵和召回率。最后，使用预测的概率值计算AUC-ROC评分并打印出来。

请注意，代码中的`print(grid.best_params_)`和其他打印语句是为了展示结果，在实际使用时可以根据需要进行修改或删除。