AUC多分类python
时间: 2023-08-25 10:14:31 浏览: 46
AUC(Area Under the Curve)通常用于二元分类问题中评估分类器性能。对于多分类问题,我们可以将其转化为多个二元分类问题,然后分别计算AUC,最后对AUC进行平均或加权平均来评估分类器性能。
以下是一个使用Python实现多分类AUC的示例代码:
```python
from sklearn.metrics import roc_auc_score
import numpy as np
# y_true为真实标签,y_pred为预测概率
y_true = np.array([0, 1, 2, 0, 1, 2])
y_pred = np.array([[0.9, 0.05, 0.05],
[0.1, 0.8, 0.1],
[0.2, 0.2, 0.6],
[0.8, 0.1, 0.1],
[0.3, 0.6, 0.1],
[0.1, 0.2, 0.7]])
# 将多分类问题转化为多个二元分类问题
aucs = []
for i in range(y_pred.shape[1]):
y_true_binary = np.zeros_like(y_true)
y_true_binary[y_true == i] = 1
aucs.append(roc_auc_score(y_true_binary, y_pred[:, i]))
# 对AUC进行平均或加权平均
mean_auc = np.mean(aucs)
weighted_auc = np.average(aucs, weights=[2, 1, 1])
print("Mean AUC:", mean_auc)
print("Weighted AUC:", weighted_auc)
```
在上面的示例代码中,我们将多分类问题转化为三个二元分类问题(类别0 vs 非0,类别1 vs 非1,类别2 vs 非2),然后计算每个二元分类问题的AUC。最后,我们可以对AUC进行平均或加权平均来评估分类器的性能。