修正micro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovo', average='micro')
时间: 2024-02-27 16:58:10 浏览: 31
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')
这行代码的作用是计算多分类问题中的AUC值(Area Under the Curve),即ROC曲线下的面积。其中,y_test是真实标签,y_scores是分类器的预测得分(概率)。修正后的代码如下:
```
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='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',表示计算微观平均AUC值。
micro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovr', average='micro')修正该代码
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。