mean_auc= auc(mean_fpr, mean_tpr)

mean_auc = auc(mean_fpr, mean_tpr)是用来计算平均假正率（mean_fpr）和平均真正率（mean_tpr）之间的曲线下面积（AUC）的。在这个问题中，函数auc()被使用来计算mean_fpr和mean_tpr之间的曲线下面积，即mean_auc。这个计算是通过调用引用或引用中的interp()函数来实现的。interp()函数通过对mean_tpr在mean_fpr处进行插值，使用scipy包中的函数来实现。所以mean_auc的值是通过对mean_fpr和mean_tpr进行插值计算出来的。

相关问题

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()

根据上述代码，可以将下列代码进行如下调整：

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
# First aggregate all false positive rates
all_fpr = np.unique(np.concatenate([fpr[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[i], tpr[i])
# Finally average it and compute AUC
mean_tpr /= 3
fpr_avg["macro"] = all_fpr
tpr_avg["macro"] = mean_tpr
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["micro"], label='micro-average ROC curve (area = {0:0.2f})'
         ''.format(micro_auc), 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), 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[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()

首先，`macro_auc_avg` 应该是一个变量，用来存储计算得到的宏平均 ROC AUC 值，因此需要对其进行定义和赋值。其次，`roc_auc_avg` 应该是一个字典，用来存储每个类别的 ROC AUC 值，因此需要将其定义为一个空字典。在计算宏平均 ROC 曲线和 ROC AUC 值时，应该使用 `roc_auc_score` 函数来计算。最后，在绘制 ROC 曲线时，变量名应该改为 `roc_auc`，而不是 `roc_auc_avg`。

逐行翻译代码 def roc_234(): def cut_roc(df_merge, save_png): print('processing ' + save_png) tprs = [] aucs = [] def convert(label): for i in range(len(label)): if label[i] == 0: label[i] = 1 if label[i] == 2: label[i] = 1 return label mean_fpr = np.linspace(0, 1, 100) for i in range(5): # load the data df = df_merge[df_merge['cnt'] == i] label = convert(df.label.values) predict = df['0_prob'] + df['1_prob'] + df['2_prob'] # 可调 fpr, tpr, thresholds=roc_curve(label, predict, pos_label=1) # df_table = pd.DataFrame([fpr,tpr,thresholds]) tprs.append(interp(mean_fpr, fpr, tpr)) tprs[-1][0] = 0.0 roc_auc = auc(fpr, tpr) aucs.append(roc_auc) plt.plot(fpr, tpr, lw=2, alpha=0.6, label='ROC fold %d (AUC = %0.4f)' % (i, roc_auc)) plt.plot([0, 1], [0, 1], linestyle='--', lw=2, color='r', label='Luck', alpha=.8) mean_tpr = np.mean(tprs, axis=0) mean_tpr[-1] = 1.0 mean_auc = auc(mean_fpr, mean_tpr) std_auc = np.std(aucs) plt.plot(mean_fpr, mean_tpr, color='b', label=r'Mean ROC (AUC = %0.4f $\pm$ %0.4f)' % (mean_auc, std_auc), lw=2, alpha=.8)

这段代码定义了一个名为 "roc_234" 的函数，其中包含了一个名为 "cut_roc" 的函数。

"cut_roc" 函数接受两个参数：一个 DataFrame 对象 "df_merge" 和一个布尔类型参数 "save_png"。函数首先会输出一个字符串 "processing" 和一个表示图片名称的字符串 "save_png"。然后定义了三个空列表 "tprs"、"aucs" 和 "mean_fpr"。接下来定义了一个名为 "convert" 的嵌套函数，用于将标签值中的 "0" 和 "2" 转换为 "1"，并返回转换后的标签列表。接着使用 numpy 中的 linspace 函数生成一个长度为 100 的等差数列 "mean_fpr"。随后通过一个循环，对于每一个 "cnt" 值等于当前循环变量 "i" 的数据，将该数据的标签列表转换为新的标签列表 "label"，并计算出该数据的预测值 "predict"。然后使用 sklearn 库中的 roc_curve 函数计算出该数据的 ROC 曲线上的假正率 "fpr" 和真正率 "tpr"，并将其加入到 "tprs" 列表中。同时，计算该数据的 ROC 曲线下面积 "roc_auc"，将其加入到 "aucs" 列表中。最后，使用 matplotlib 库中的 plot 函数绘制该数据的 ROC 曲线，并将该数据的 AUC 值加入到曲线标签中。此外，还绘制了一条对角线作为基准线。循环结束后，计算出所有数据的平均真正率 "mean_tpr" 和平均 ROC 曲线下面积 "mean_auc"，并使用 matplotlib 库中的 plot 函数绘制平均 ROC 曲线，并将其加入到标签中。最后，计算 AUC 值的标准差 "std_auc"。