计算多分类问题中的 “macro”AUC代码

计算多分类问题中的 `macro` AUC 也可以使用 Scikit-learn 的 `roc_auc_score` 函数，不过需要设置参数 `multi_class='ovo'` 和 `average='macro'`。具体代码如下：

from sklearn.metrics import roc_auc_score

# y_true 是真实标签，y_pred 是分类器预测的概率值或决策函数输出值
# y_true 和 y_pred 的形状都是 (n_samples, n_classes)，n_samples 表示样本数，n_classes 表示类别数
y_true = ...
y_pred = ...

# 计算 macro AUC 值
macro_auc = roc_auc_score(y_true, y_pred, multi_class='ovo', average='macro')

其中，`y_true` 是真实标签，`y_pred` 是分类器预测的概率值或决策函数输出值，它们的形状都是 `(n_samples, n_classes)`，`n_samples` 表示样本数，`n_classes` 表示类别数。在调用 `roc_auc_score` 函数时，将参数 `multi_class` 设置为 `'ovo'`，表示采用 One-vs-One 的策略计算每个类别之间的 AUC 值。将参数 `average` 设置为 `'macro'`，表示对每个类别之间的 AUC 值取平均值，得到 `macro` AUC 值。

相关问题

AUC多分类python实战代码

以下是一个多分类AUC的Python实现代码：

import numpy as np
from sklearn.metrics import roc_curve, auc

def multiclass_roc_auc_score(y_true, y_score):
    # Compute ROC curve and ROC area for each class
    fpr = dict()
    tpr = dict()
    roc_auc = dict()
    n_classes = y_score.shape[1]
    for i in range(n_classes):
        fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_true == i, y_score[:, i])
        roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])

    # Compute micro-average ROC curve and ROC area
    fpr["micro"], tpr["micro"], _ = roc_curve(y_true.ravel(), y_score.ravel())
    roc_auc["micro"] = auc(fpr["micro"], tpr["micro"])

    # Compute macro-average ROC curve and ROC area
    all_fpr = np.unique(np.concatenate([fpr[i] for i in range(n_classes)]))
    mean_tpr = np.zeros_like(all_fpr)
    for i in range(n_classes):
        mean_tpr += np.interp(all_fpr, fpr[i], tpr[i])
    mean_tpr /= n_classes
    fpr["macro"] = all_fpr
    tpr["macro"] = mean_tpr
    roc_auc["macro"] = auc(fpr["macro"], tpr["macro"])

    return roc_auc

这个函数使用了numpy和sklearn中的roc_curve和auc函数，可以计算多分类情况下的ROC AUC。其中，y_true是真实标签，y_score是预测概率矩阵，每一行代表一个样本，每一列代表一个类别。函数会返回一个字典，包含每个类别和微平均、宏平均的ROC AUC。

多分类auc曲线绘制代码怎么写

要绘制多分类的AUC曲线，可以使用Micro和Macro两种方法。下面是一个示例代码，使用Python的sklearn库和matplotlib库来绘制多分类AUC曲线：

from sklearn.metrics import roc_auc_score, roc_curve
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 假设有3个类别，分别为0、1、2
y_true = np.array([0, 1, 2, 1, 2])
y_pred = np.array([[0.2, 0.6, 0.2], [0.8, 0.1, 0.1], [0.3, 0.4, 0.3], [0.4, 0.3, 0.3], [0.1, 0.2, 0.7]])

# 将真实标签进行二值化处理
lb = LabelBinarizer()
lb.fit(y_true)
y_true_bin = lb.transform(y_true)

# 计算每个类别的AUC值
auc_scores = []
fpr = dict()
tpr = dict()
for i in range(len(lb.classes_)):
    fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_true_bin[:, i], y_pred[:, i])
    auc = roc_auc_score(y_true_bin[:, i], y_pred[:, i])
    auc_scores.append(auc)

# 计算Macro平均AUC值
mean_auc_macro = np.mean(auc_scores)

# 计算Micro平均AUC值
fpr["micro"], tpr["micro"], _ = roc_curve(y_true_bin.ravel(), y_pred.ravel())
auc_micro = roc_auc_score(y_true_bin, y_pred, average="micro")

# 绘制AUC曲线
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(fpr["micro"], tpr["micro"], label='Micro-average ROC curve (area = {0:0.2f})'.format(auc_micro), color='deeppink', linestyle=':', linewidth=4)
for i in range(len(lb.classes_)):
    plt.plot(fpr[i], tpr[i], label='ROC curve of class {0} (area = {1:0.2f})'.format(i, auc_scores[i]))
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--', linewidth=2)
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver Operating Characteristic (ROC)')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

这段代码首先导入了需要的库，然后定义了一个示例的真实标签和预测概率矩阵。接着，使用`LabelBinarizer`将真实标签进行二值化处理，并计算每个类别的AUC值以及Micro和Macro平均AUC值。最后，使用matplotlib库绘制AUC曲线，其中包括Micro-average曲线和每个类别的曲线。