sklearn.metrics的roc_auc_score中的scoring参数哪个可以用来计算每个测试集的 AUC 分数

时间: 2023-06-15 21:05:26 浏览: 123
PY

ROC曲线绘制以及AUC分数计算

`roc_auc_score`函数本身就是用来计算每个测试集的AUC分数的，无需指定参数。在多分类情况下，它将计算每个类别的AUC分数，并返回平均值。如果您需要计算每个类别的AUC分数，则可以使用`roc_auc_score`的`multi_class`参数设置为`'ovr'`。这将计算每个类别与其他类别的AUC分数。
阅读全文

相关推荐

zip

RandomForest_sklearn.zip_sklearn_sklearn RF_southern9qq_随机森林

随机森林是由多个决策树组成的集合，每个决策树都是基于训练集的不同子集（采样）和特征子集（特征选择）构建的。通过多数投票或平均值来决定最终的预测结果，这使得随机森林在模型泛化能力和抗过拟合方面表现出色。...
zip

main_roc_python_AUC_PR曲线_ROC曲线_

标题"main_roc_python_AUC_PR曲线_ROC曲线_"和描述中的关键词涉及到的是使用Python语言进行模型评估时的两个关键指标：ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）和PR曲线（Precision-Recall Curve），...

from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(aac_all,label_all,test_size=0.2) from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import metrics #First, an example for logistics regression cs = [1,3,5,7,10] param_grid = dict(C = cs) cls = LogisticRegression() grid = GridSearchCV(estimator=cls, param_grid=param_grid,cv = 5,scoring ='roc_auc') grid.fit(X_train, y_train) print("grid.best_params_") print(grid.best_params_) print("Best auc_roc on train set:{:.2f}".format(grid.best_score_)) print("Test set auc_roc:{:.2f}".format(grid.score(X_test,y_test))) y_predict = grid.predict(X_test) TN,FP,FN,TP = metrics.confusion_matrix(y_test, y_predict).ravel() recall = TP/(TP+FP) y_prob = grid.predict_proba(X_test) auroc = metrics.roc_auc_score(y_test, y_prob)

最后，打印出最佳参数、在训练集上的最佳AUC-ROC评分以及在测试集上的AUC-ROC评分。 接下来，代码使用最佳模型在测试集上进行预测，并计算混淆矩阵和召回率。最后，使用预测的概率值计算AUC-ROC评分并打印出来。 ...

cntr, u, u0, d, jm, p, fpc = fuzz.cluster.cmeans(train_X.T, 3, 1.3, error=0.005, maxiter=1000, init=None) # 预测测试集 test_u, _, _, _, _, _= fuzz.cluster.cmeans_predict(test_X.T, cntr, 3, error=0.005, maxiter=1000) test_predictions = np.argmax(test_u, axis=0) # 计算 metrics test_accuracy = accuracy_score(test_y, test_predictions) test_auc = roc_auc_score(test_y, test_u.T,multi_class='ovo') # 打印结果 print('Accuracy:', test_accuracy) print('AUC:', test_auc)怎么用网格搜索法求得最优超参数

from sklearn.metrics import accuracy_score, roc_auc_score from sklearn.model_selection import GridSearchCV import skfuzzy as fuzz # 数据准备 train_X = np.random.rand(10, 100) train_y = np.random....

from imblearn.over_sampling import SMOTE from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler from imblearn.pipeline import Pipeline from sklearn.model_selection import cross_val_score # 定义管道 #欠采样和过采样的结合（使用pipeline） model = SVC() over = SMOTE(sampling_strategy=0.4) under = RandomUnderSampler(sampling_strategy=0.5) steps = [('o', over), ('u', under), ('model', model)] pipeline = Pipeline(steps=steps) # 评估效果 scores = cross_val_score(pipeline, X, y, scoring='roc_auc', cv=5, n_jobs=-1) score = np.mean(scores) print('ROC AUC score for the combined sampling method: %.3f' % score)该如何求该模型的accuracy，AUC ，precision，recall，f1 score ，Sensitivity ，Specificity 还要画出ROC曲线和混淆矩阵

from sklearn.metrics import accuracy_score, roc_auc_score, precision_score, recall_score, f1_score, confusion_matrix, roc_curve import matplotlib.pyplot as plt 2. 训练模型和预测结果： python ...
zip

credit_scoring.zip

此外，我们还会用到交叉验证（如k折交叉验证）来减少模型过拟合的风险，sklearn.model_selection.KFold和cross_val_score函数可以帮助实现。 模型优化是提高预测性能的重要环节。这可能涉及到参数调优，如使用...
-

sklearn模型评估：score, scoring参数与metric函数详解

这些函数根据其名称区分，以_score结尾的函数（如roc_auc_score）倾向于返回值越高越好的评分，而以_error结尾的函数（如mean_squared_error）则期望返回值越小越好。使用make_scorer函数可以将这些函数转换为scorer...
-

【AUC深度剖析】：揭秘ROC曲线在性能评估中的权威地位

[【AUC深度剖析】：揭秘ROC曲线在性能评估中的权威地位](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/280755e7901105dbe65708d245f1b523.png) # 1. ROC曲线的理论基础与核心概念 在当今以数据驱动的决策环境中，准确...

scorers = check_scoring(self.estimator, self.scoring) File "E:\excavate\other\lib\site-packages\sklearn\metrics\_scorer.py", line 503, in check_scoring raise TypeError( TypeError: If no scoring is specified, the estimator passed should have a 'score' method. The estimator <__main__.DecisionTree object at 0x00000259F572D3C0> does not.

在这个示例代码中，我们指定了accuracy_score和roc_auc_score作为评分方法，将其作为字典传递给GridSearchCV函数的scoring参数。这样，在GridSearchCV中进行参数调节时，就会使用这两种方法进行评分。 如果你只需要...

one-class-svm加cross_val_score计算roc曲线和auc代码

需要注意的是，由于One-Class SVM是一种无监督的算法，因此我们无法直接使用sklearn.metrics中的roc_auc_score函数来计算AUC。在上述代码中，我们使用了交叉验证和roc_curve函数来计算ROC曲线和AUC。

python实现用SVM模型对sklearn数据库中的红酒数据集进行分类，通过五折交叉验证和网格搜索法确定最佳参数，再计算准确率、精度、F1_score和召回率；最后在同一张图上绘制三类分别的ROC和macro ROC，计算AUC并标注

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, f1_score, recall_score, roc_curve, auc, confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt 2. 加载红酒数据集： python wine = datasets...

利用GridSearchCV，以测试集AUC为评价标准对XGBoost模型调参，并输出测试集AUC、训练集AUC、测试集f1_score、训练集f1_score

好的，那么我将为您提供一份示例代码，该代码利用GridSearchCV对XGBoost模型进行调参，并输出测试集AUC、训练集AUC、测试集f1_score、训练集f1_score。请您参考以下代码： python # 导入所需的库和数据 import ...

交叉验证 加载iris数据集,拟合SVM ,1)使用train_test_split 分割训练集和测试集(80% VS 20%)2) 使用cross_val_score做十折交叉验证 3)计算交叉验证所有指标4)画出ROC曲线给出运行结果和图形

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_curve, auc import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据集 iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris....

实验六 模型的选择和评估 交叉验证 加载iris数据集，拟合SVM ，1)使用train_test_split 分割训练集和测试集（80% VS 20%）2) 使用cross_val_score做十折交叉验证 3）计算交叉验证所有指标4）画出ROC曲线

我们使用cross_val_score函数进行交叉验证，其中cv参数表示折数，scoring参数表示要计算的指标。 最后，我们使用测试集上的预测概率和真实标签计算ROC曲线，并使用roc_curve函数获取FPR和TPR，使用auc...

利用xgb.cv，以测试集AUC为评价标准进行调参

from sklearn.metrics import roc_auc_score data = load_breast_cancer() X = data.data y = data.target params = { 'max_depth': [2, 4, 6], 'n_estimators': [50, 100, 200], 'learning_rate': [0.01, 0.1,...

利用xgb.cv，以测试集AUC为目标的调参代码

在这个代码中，我们首先定义了一个auc_score函数，用于在交叉验证过程中评估模型的性能。然后，我们定义了一个参数空间params，用于指定需要调优的参数及其可能的取值范围。接着，我们初始化了一个XGBoost模型，...

RFECV函数中的scoring参数

RFECV函数中的scoring参数用于指定特征选择算法使用的性能评估指标。...- sklearn.metrics.roc_auc_score：ROC曲线下面积 例如，可以将scoring参数设置为"roc_auc"，以使用ROC曲线下面积评估特征选择算法的性能。

用交叉验证调整参数，以测试集AUC为评价指标，利用随机森林预测二分类任务的代码

from sklearn.metrics import roc_auc_score # 读入数据> rulesWithSymbol(String symbol) { List<String> result = new ArrayList(); for (String rule : rules) { if data = pd.read_csv("data.csv") # 将...

以测试集AUC为评价指标，用交叉验证调整参数，利用随机森林预测二分类任务的代码

from sklearn.metrics import roc_auc_score # 读取训练集和测试集数据 train_data = pd.read_csv('train.csv') test_data = pd.read_csv('test.csv') # 获取特征和标签 X_train = train_data.drop('label', axis=...

最新推荐

recommend-type

基于springboot教育资源共享平台源码数据库文档.zip

基于springboot教育资源共享平台源码数据库文档.zip
recommend-type

视频笔记linux开发篇

linux开发篇，配套视频：https://www.bilibili.com/list/474327672?sid=4493702&spm_id_from=333.999.0.0&desc=1
recommend-type

全国江河水系图层shp文件包下载

资源摘要信息:"国内各个江河水系图层shp文件.zip" 地理信息系统（GIS）是管理和分析地球表面与空间和地理分布相关的数据的一门技术。GIS通过整合、存储、编辑、分析、共享和显示地理信息来支持决策过程。在GIS中，矢量数据是一种常见的数据格式，它可以精确表示现实世界中的各种空间特征，包括点、线和多边形。这些空间特征可以用来表示河流、道路、建筑物等地理对象。 本压缩包中包含了国内各个江河水系图层的数据文件，这些图层是以shapefile（shp）格式存在的，是一种广泛使用的GIS矢量数据格式。shapefile格式由多个文件组成，包括主文件（.shp）、索引文件（.shx）、属性表文件（.dbf）等。每个文件都存储着不同的信息，例如.shp文件存储着地理要素的形状和位置，.dbf文件存储着与这些要素相关的属性信息。本压缩包内还包含了图层文件（.lyr），这是一个特殊的文件格式，它用于保存图层的样式和属性设置，便于在GIS软件中快速重用和配置图层。 文件名称列表中出现的.dbf文件包括五级河流.dbf、湖泊.dbf、四级河流.dbf、双线河.dbf、三级河流.dbf、一级河流.dbf、二级河流.dbf。这些文件中包含了各个水系的属性信息，如河流名称、长度、流域面积、流量等。这些数据对于水文研究、环境监测、城市规划和灾害管理等领域具有重要的应用价值。 而.lyr文件则包括四级河流.lyr、五级河流.lyr、三级河流.lyr，这些文件定义了对应的河流图层如何在GIS软件中显示，包括颜色、线型、符号等视觉样式。这使得用户可以直观地看到河流的层级和特征，有助于快速识别和分析不同的河流。 值得注意的是，河流按照流量、流域面积或长度等特征，可以被划分为不同的等级，如一级河流、二级河流、三级河流、四级河流以及五级河流。这些等级的划分依据了水文学和地理学的标准，反映了河流的规模和重要性。一级河流通常指的是流域面积广、流量大的主要河流；而五级河流则是较小的支流。在GIS数据中区分河流等级有助于进行水资源管理和防洪规划。 总而言之，这个压缩包提供的.shp文件为我们分析和可视化国内的江河水系提供了宝贵的地理信息资源。通过这些数据，研究人员和规划者可以更好地理解水资源分布，为保护水资源、制定防洪措施、优化水资源配置等工作提供科学依据。同时，这些数据还可以用于教育、科研和公共信息服务等领域，以帮助公众更好地了解我国的自然地理环境。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

Keras模型压缩与优化：减小模型尺寸与提升推理速度

![Keras模型压缩与优化：减小模型尺寸与提升推理速度](https://dvl.in.tum.de/img/lectures/automl.png) # 1. Keras模型压缩与优化概览 随着深度学习技术的飞速发展，模型的规模和复杂度日益增加，这给部署带来了挑战。模型压缩和优化技术应运而生，旨在减少模型大小和计算资源消耗，同时保持或提高性能。Keras作为流行的高级神经网络API，因其易用性和灵活性，在模型优化领域中占据了重要位置。本章将概述Keras在模型压缩与优化方面的应用，为后续章节深入探讨相关技术奠定基础。 # 2. 理论基础与模型压缩技术 ### 2.1 神经网络模型压缩
recommend-type

MTK 6229 BB芯片在手机中有哪些核心功能，OTG支持、Wi-Fi支持和RTC晶振是如何实现的？

MTK 6229 BB芯片作为MTK手机的核心处理器，其核心功能包括提供高速的数据处理、支持EDGE网络以及集成多个通信接口。它集成了DSP单元，能够处理高速的数据传输和复杂的信号处理任务，满足手机的多媒体功能需求。 参考资源链接：[MTK手机外围电路详解：BB芯片、功能特性和干扰滤波](https://wenku.csdn.net/doc/64af8b158799832548eeae7c?spm=1055.2569.3001.10343) OTG（On-The-Go）支持是通过芯片内部集成功能实现的，允许MTK手机作为USB Host与各种USB设备直接连接，例如，连接相机、键盘、鼠标等
recommend-type

点云二值化测试数据集的详细解读

资源摘要信息:"点云二值化测试数据" 知识点： 一、点云基础知识 1. 点云定义：点云是由点的集合构成的数据集，这些点表示物体表面的空间位置信息，通常由三维扫描仪或激光雷达(LiDAR)生成。 2. 点云特性：点云数据通常具有稠密性和不规则性，每个点可能包含三维坐标(x, y, z)和额外信息如颜色、反射率等。 3. 点云应用：广泛应用于计算机视觉、自动驾驶、机器人导航、三维重建、虚拟现实等领域。 二、二值化处理概述 1. 二值化定义：二值化处理是将图像或点云数据中的像素或点的灰度值转换为0或1的过程，即黑白两色表示。在点云数据中，二值化通常指将点云的密度或强度信息转换为二元形式。 2. 二值化的目的：简化数据处理，便于后续的图像分析、特征提取、分割等操作。 3. 二值化方法：点云的二值化可能基于局部密度、强度、距离或其他用户定义的标准。 三、点云二值化技术 1. 密度阈值方法：通过设定一个密度阈值，将高于该阈值的点分类为前景，低于阈值的点归为背景。 2. 距离阈值方法：根据点到某一参考点或点云中心的距离来决定点的二值化，距离小于某个值的点为前景，大于的为背景。 3. 混合方法：结合密度、距离或其他特征，通过更复杂的算法来确定点的二值化。 四、二值化测试数据的处理流程 1. 数据收集：使用相应的设备和技术收集点云数据。 2. 数据预处理：包括去噪、归一化、数据对齐等步骤，为二值化处理做准备。 3. 二值化：应用上述方法，对预处理后的点云数据执行二值化操作。 4. 测试与验证：采用适当的评估标准和测试集来验证二值化效果的准确性和可靠性。 5. 结果分析：通过比较二值化前后点云数据的差异，分析二值化效果是否达到预期目标。 五、测试数据集的结构与组成 1. 测试数据集格式：文件可能以常见的点云格式存储，如PLY、PCD、TXT等。 2. 数据集内容：包含了用于测试二值化算法性能的点云样本。 3. 数据集数量和多样性：根据实际应用场景，测试数据集应该包含不同类型、不同场景下的点云数据。 六、相关软件工具和技术 1. 点云处理软件：如CloudCompare、PCL（Point Cloud Library）、MATLAB等。 2. 二值化算法实现：可能涉及图像处理库或专门的点云处理算法。 3. 评估指标：用于衡量二值化效果的指标，例如分类的准确性、召回率、F1分数等。 七、应用场景分析 1. 自动驾驶：在自动驾驶领域，点云二值化可用于道路障碍物检测和分割。 2. 三维重建：在三维建模中，二值化有助于提取物体表面并简化模型复杂度。 3. 工业检测：在工业检测中，二值化可以用来识别产品缺陷或确保产品质量标准。 综上所述，点云二值化测试数据的处理是一个涉及数据收集、预处理、二值化算法应用、效果评估等多个环节的复杂过程，对于提升点云数据处理的自动化、智能化水平至关重要。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

Keras正则化技术应用：L1_L2与Dropout的深入理解

![Keras正则化技术应用：L1_L2与Dropout的深入理解](https://img-blog.csdnimg.cn/20191008175634343.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MTYxMTA0NQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. Keras正则化技术概述 在机器学习和深度学习中，正则化是一种常用的技术，用于防止模型过拟合。它通过对模型的复杂性施加
recommend-type

在Python中使用xarray和cfgrib库处理GRIB数据时，如何有效解决遇到的DatasetBuildError错误？

在使用xarray结合cfgrib库处理GRIB数据时，经常会遇到DatasetBuildError错误。为了有效解决这一问题，首先要确保你已经正确安装了xarray和cfgrib库，并在新创建的虚拟环境中使用Spyder进行开发。这个错误通常发生在使用`xr.open_dataset()`函数时，数据集中存在多个值导致无法唯一确定数据点。 参考资源链接：[Python安装与grib库读取详解：推荐xarray-cfgrib方法](https://wenku.csdn.net/doc/6412b772be7fbd1778d4a533?spm=1055.2569.3001.10343) 具体