计算AUROC时的输入是概率值还是二值化后的结果
时间: 2023-10-10 08:08:49 浏览: 31
计算AUROC时,输入通常是模型输出的概率值而不是二值化后的结果。AUROC是基于模型的预测概率对正负样本进行排序,然后计算ROC曲线下的面积。
具体来说,AUROC的计算过程涉及到在不同阈值下计算真阳性率(True Positive Rate)和假阳性率(False Positive Rate),以绘制ROC曲线。而这些阈值是根据模型输出的概率值进行设定的。
因此,在计算AUROC时,我们需要使用模型输出的概率值,并根据这些概率值计算真阳性率和假阳性率。然后根据不同的阈值计算出对应的真阳性率和假阳性率,最后再计算ROC曲线下的面积得到AUROC。
相关问题
如果计算AUROC时的输入是二值化后的结果那会计算的是它和原点连线下的面积吗
如果计算AUROC时的输入是二值化后的结果,那么计算的是ROC曲线与原点连线之间的面积,而不是ROC曲线下的面积(即AUROC)。
当输入是二值化后的结果时,ROC曲线上的点只能是0或1,因此无法得到具体的概率值。在这种情况下,我们无法计算出真阳性率和假阳性率的连续变化,也就无法得到AUROC。
相反,我们可以通过计算ROC曲线与原点连线之间的面积来评估模型的性能。这个面积通常被称为AUPR(Area Under the Precision-Recall curve),它衡量了模型在不同阈值下的精确率和召回率之间的权衡。
因此,如果输入是二值化后的结果,我们需要计算AUPR而不是AUROC来评估模型的性能。
python计算auROC
在Python中计算auROC,可以使用scikit-learn库中的roc_auc_score函数。具体步骤如下:
1. 导入必要的库:
```python
from sklearn.metrics import roc_auc_score
import numpy as np
```
2. 准备数据:
- 二分类问题的真实标签(0或1):y_true
- 预测结果的概率值(0 ~ 1之间):y_score
```python
y_true = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1])
y_score = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8, 0.6, 0.9])
```
3. 计算auROC:
```python
auROC = roc_auc_score(y_true, y_score)
print("auROC: ", auROC)
```
输出结果:
```
auROC: 0.8333333333333333
```
其中,auROC的取值范围在0 ~ 1之间,越接近1表示模型性能越好。