bootstrap计算auc置信区间
时间: 2023-09-08 09:15:13 浏览: 68
要计算AUC的置信区间,可以使用非参数方法,如基于bootstrap的置信区间估计。以下是一个简单的示例代码:
```python
import numpy as np
from sklearn import metrics
# 生成随机的标签和预测分数
y_true = np.random.randint(0, 2, size=100)
y_scores = np.random.rand(100)
# 计算AUC
auc = metrics.roc_auc_score(y_true, y_scores)
# 进行bootstrap重采样,计算1000次AUC
n_bootstraps = 1000
rng_seed = 42 # 随机数种子
bootstrapped_scores = []
rng = np.random.RandomState(rng_seed)
for i in range(n_bootstraps):
indices = rng.randint(0, len(y_scores), len(y_scores))
if len(np.unique(y_true[indices])) < 2:
continue
score = metrics.roc_auc_score(y_true[indices], y_scores[indices])
bootstrapped_scores.append(score)
# 计算置信区间
sorted_scores = np.array(bootstrapped_scores)
sorted_scores.sort()
lower_bound = sorted_scores[int(0.025 * len(sorted_scores))]
upper_bound = sorted_scores[int(0.975 * len(sorted_scores))]
print("AUC: {:.3f}".format(auc))
print("95% 置信区间: [{:.3f}, {:.3f}]".format(lower_bound, upper_bound))
```
在这个代码中,我们首先生成了100个随机的标签和预测分数,并计算了它们的AUC值。然后,我们使用bootstrap方法进行重采样,计算了1000次AUC值,并将这些值保存在一个列表中。最后,我们对这些值进行排序,计算置信区间的下限和上限。
需要注意的是,bootstrap方法需要进行大量的计算,因此可能需要一些时间来完成。同时,由于bootstrap方法是基于重采样的,因此每次运行时得到的置信区间可能略有不同。
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