多分类auc曲线代码怎么写
时间: 2023-09-12 20:08:48 浏览: 62
你可以使用Python的sklearn库来计算多分类AUC曲线。下面是一个示例代码:
```python
from sklearn.metrics import roc_auc_score
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
import numpy as np
# 假设有3个类别,分别为0、1、2
y_true = np.array([0, 1, 2, 1, 2])
y_pred = np.array([[0.2, 0.6, 0.2], [0.8, 0.1, 0.1], [0.3, 0.4, 0.3], [0.4, 0.3, 0.3], [0.1, 0.2, 0.7]])
# 将真实标签进行二值化处理
lb = LabelBinarizer()
lb.fit(y_true)
y_true_bin = lb.transform(y_true)
# 计算每个类别的AUC值
auc_scores = []
for i in range(len(lb.classes_)):
auc = roc_auc_score(y_true_bin[:, i], y_pred[:, i])
auc_scores.append(auc)
# 计算平均AUC值
mean_auc = np.mean(auc_scores)
print("AUC scores for each class:", auc_scores)
print("Mean AUC score:", mean_auc)
```
这段代码首先导入了需要的库,然后定义了一个示例的真实标签和预测概率矩阵。接着,使用`LabelBinarizer`将真实标签进行二值化处理,然后使用`roc_auc_score