*AUC-PR的计算可以加在所有代码下面 y_pred_proba = model.predict_proba(X_test)[:, 1] precision, recall, _ = precis
时间: 2024-09-20 21:03:33 浏览: 8
AUC-PR (Area Under the Precision-Recall Curve)是一种评估二分类模型性能的指标,尤其适用于不平衡数据集,它关注的是真正例率(Precision)随着召回率(Recall)变化的整体情况。首先,你需要对测试集生成概率预测(如`y_pred_proba`),这里假设`model.predict_proba(X_test)`返回的是样本的概率估计,其中第1列通常代表正类的概率。
接下来,使用这些概率来计算每个召回率对应的精确度(Precision)。`precision, recall, _ = precision_recall_curve(y_test, y_pred_proba)`这行代码会计算出一系列的精确度和召回率对,`precision_recall_curve`函数需要真实标签`y_test`作为第二个输入。
AUC-PR通过积分曲线下面积来衡量整个Precision-Recall曲线下的面积,值越接近1表示模型性能越好。你可以使用`roc_auc_score`函数计算AUC-PR值,例如:
```python
from sklearn.metrics import average_precision_score, roc_auc_score
average_precision = average_precision_score(y_test, y_pred_proba)
pr_auc = roc_auc_score(recall, precision, average='macro') # 如果不想用平均精度,可以用这个
print(f"AUC-PR: {pr_auc}")
```