fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[i], y_score[i]) roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])
时间: 2023-09-25 14:08:23 浏览: 38
这段代码是用于计算多分类问题中每个类别的ROC曲线和AUC值。其中,y_test[i]和y_score[i]分别表示第i个类别的真实标签和预测标签的置信度。通过roc_curve函数可以计算出在不同阈值下的假阳性率和真阳性率,进而计算出该类别对应的ROC曲线。最后,使用auc函数计算该类别对应的AUC值,并保存在roc_auc数组中。
相关问题
fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_score[:, i])
这行代码是用于计算多分类问题中每个类别的ROC曲线上的真阳性率(True Positive Rate)和假阳性率(False Positive Rate)。其中:
- y_test是测试集中的真实标签,是一个经过one-hot编码后的矩阵,每行表示一个样本的标签,每列对应一个类别,标签为1表示该样本属于该类别,标签为0表示不属于该类别;
- y_score是模型对测试集中每个样本属于每个类别的预测概率值,是一个与y_test相同维度的矩阵;
- fpr、tpr、_分别是ROC曲线上的假阳性率、真阳性率和阈值,是用roc_curve函数计算得到的。
此代码的作用是利用真实标签和预测概率值计算每个类别的ROC曲线上的fpr和tpr,以便后续绘制ROC曲线并计算AUC值。
fpr, tpr, thread = roc_curve(y_test, y_score) roc_auc[i] = auc(fpr, tpr)
这段代码是用于计算ROC曲线和AUC值的,其中y_test是真实标签,y_score是模型的预测值。通过roc_curve函数可以得到fpr和tpr,分别代表不同阈值下的假正率和真正率。然后可以使用auc函数计算出ROC曲线下的面积AUC。在这段代码中,可能是通过循环计算不同模型在相同测试集上的AUC值,并将结果储存在roc_auc数组中。
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