roc score是什么
时间: 2023-02-20 11:13:51 浏览: 66
ROC曲线(Receiver Operating Characteristic curve)是一种用来衡量分类模型的性能指标,它可以反映出模型的识别能力。ROC分数(ROC Score)是ROC曲线下的面积,可以用来衡量模型的准确性。
相关问题
roc_auc_score
roc_auc_score是一种用于二分类问题的性能评估指标,它评估的是模型预测的正样本得分高于负样本得分的概率。ROC曲线是以False Positive Rate(FPR)为横轴,True Positive Rate(TPR)为纵轴的曲线,roc_auc_score是ROC曲线下的面积,范围在0到1之间,越接近1代表模型性能越好。通常,roc_auc_score越高,模型对正负样本的区分能力就越强。
roc_auc_score的输入有什么要求
`roc_auc_score`函数的输入要求如下:
1. `y_true`: 真实的二进制标签,可以是一个一维数组或列表。标签可以是0和1的形式,其中0表示负类,1表示正类。
2. `y_score`: 预测的正类概率、置信度或得分,与`y_true`的形状相同。它可以是一个一维数组或列表,其中包含模型对每个样本的预测概率或得分。注意,`y_score`应该是正类的概率或得分,而不是预测的类别标签。
确保`y_true`和`y_score`具有相同的长度,并且元素的顺序一致。另外,`y_true`和`y_score`中的值应该是可比较的,即可转换为浮点数类型。
以下是一个示例,展示了如何使用`roc_auc_score`函数:
```python
from sklearn.metrics import roc_auc_score
y_true = [0, 1, 1, 0, 1]
y_score = [0.2, 0.6, 0.8, 0.3, 0.9]
auc = roc_auc_score(y_true, y_score)
print("AUROC:", auc)
```
这段代码计算了一个简单示例的AUROC,其中`y_true`是真实标签,`y_score`是预测的正类概率。请注意,`y_true`和`y_score`的长度相同,并且顺序对应。最后,打印出计算得到的AUROC值。