修正micro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovo', average='micro')

时间: 2024-02-27 22:58:10 浏览: 136
PY

ROC曲线绘制以及AUC分数计算

感谢您的指正，正确的计算多分类问题中的 AUC 应该是使用 `roc_auc_score` 函数，设置参数 `multi_class='ovr'`，并且不能指定 `average` 参数。`multi_class='ovr'` 表示采用 One-vs-Rest 的策略计算每个类别的 AUC 值，最后取平均值作为评价指标。修正后的计算公式如下： ``` micro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovr') ``` 其中，`y_test` 是测试集的真实标签，`y_scores` 是分类器预测的概率值或者决策函数输出值。
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修正代码 micro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovo', average='micro')

micro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovo', average='micro') 在这段代码中，multi_class参数设置为'ovo'（One-vs-One），表示使用一对一策略来处理多分类问题；average参数设置为'micro...

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()

macro_auc_avg = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovo', average='macro') roc_auc_avg["macro"] = macro_auc_avg # Plot all ROC curves lw = 2 plt.figure() plt.plot(fpr_avg["micro"], tpr_avg[...

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.

这个错误是因为你在调用某个函数时传入了多个评估指标，而该函数不...scores = cross_validate(clf, X, y, scoring=scoring) 这样就可以同时对 accuracy、precision_macro 和 recall_macro 三个指标进行评估了。
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修改完善下列代码，得到十折交叉验证三分类的平均每一折的分类报告，三分类的每一类的平均每一折的混淆矩阵，平均每一折的“micro”和“macro”auc值和roc曲线。min_max_scaler = MinMaxScaler() X_train1, X_test1 = x[train_id], x[test_id] y_train1, y_test1 = y[train_id], y[test_id] # apply the same scaler to both sets of data X_train1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train1) X_test1 = min_max_scaler.transform(X_test1) # convert to numpy arrays X_train1 = np.array(X_train1) X_test1 = np.array(X_test1) # train gcForest config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train1, y_train1)

micro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovo', average='micro') macro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovo', average='macro') # calculate ROC curve fpr = dict() ...

Sklearn.metrics.roc_auc_score模块中的源代码

>>> roc_auc_score(y_true, y_scores, multi_class='ovo') 0.6666666666666667 >>> roc_auc_score(y_true, y_scores[:, 1]) 0.75 """ # validation of the input y_score if not (y_true.shape == y_score....

python 对多分类logistic回归结果，利用十折交叉验证分别计算 accuracy、 auc、 recall、 precision 以及 F1-score 等参数

auc = roc_auc_score(y, y_pred, multi_class='ovo', average='weighted') # 计算recall recall = recall_score(y, y_pred, average='weighted') # 计算precision precision = precision_score(y, y_pred, average...

sklearn.metrics怎么计算auc

需要注意的是，roc_auc_score默认处理二分类问题，如果要处理多分类问题，需要设置multi_class参数，并且当y_true中包含多个类别标签时，必须同时设置average参数来指定平均方式，如"macro"、"weighted"等。

导入多分类数据把混淆矩阵和AUC曲线画出来python代码

roc_auc_scores = roc_auc_score(y_test, y_pred_prob, multi_class='ovo') fig, ax = plt.subplots() for i in range(len(np.unique(y))): fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test[:, i], y_pred_prob[:, i]) ax.plot...

'ovr'和‘ovo’

在多分类问题中，通常需要将其转化为...ovo_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovo', average='micro') 需要注意的是，不同的策略可能会对结果产生影响，因此需要根据具体情况选择合适的策略。

用Python绘制通过网格搜索选出的SVM用于红酒分类问题的结果AUCC，每个类别和macroAUC均绘制在一张图上，并标注相应的ROC

roc_auc = roc_auc_score(y, y_pred, multi_class='ovo') macro_auc = average_precision_score(y, y_pred, average='macro') print(f"Best parameters: {best_params}") print(f"ROC AUC: {roc_auc}") print(f...
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