python计算auc95%置信区间
时间: 2023-06-05 15:47:06 浏览: 362
在 Python 中,可以使用 scikit-learn 库中的 `roc_auc_score` 函数来计算 AUC(曲线下面积),并使用 `scipy.stats.norm` 函数计算 AUC 的 95% 置信区间。
示例代码如下:
```
from sklearn.metrics import roc_auc_score
from scipy.stats import norm
import numpy as np
# 计算 AUC
y_true = [0, 0, 1, 1]
y_score = [0.1, 0.4, 0.35, 0.8]
auc = roc_auc_score(y_true, y_score)
# 计算 AUC 的 95% 置信区间
n = len(y_true)
m = np.sum(y_true == 1)
se = np.sqrt((auc * (1 - auc) + (m - 1) * (auc ** 2) + (n - m) * ((1 - auc) ** 2)) / (n - 1))
z = norm.ppf(0.975)
ci = auc + np.array([-1, 1]) * se * z
```
在这个示例中,变量 `ci` 就是 AUC 的 95% 置信区间。
注意:AUC还有其他算法估计方式,上面的方法是一种常用的估计方法。
相关问题
使用python帮我完成以下任务: 已有预测值和标签,绘制ROC曲线并绘制95%置信界曲线,计算AUC曲线下面积和95%置信区间
好的,这个任务可以使用 Python 中的 Scikit-learn 库完成。我们可以按照以下步骤进行:
首先,导入必要的库:
```python
import numpy as np
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
import matplotlib.pyplot as plt
```
然后,定义预测值和标签:
```python
y_true = np.array([0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1])
y_pred = np.array([0.2, 0.8, 0.6, 0.3, 0.7, 0.1, 0.4, 0.9, 0.2, 0.6])
```
接下来,我们可以使用 Scikit-learn 中的 `roc_curve` 函数计算 ROC 曲线的假正率、真正率和阈值:
```python
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_pred)
```
使用 `auc` 函数计算 AUC 曲线下面积:
```python
roc_auc = auc(fpr, tpr)
```
然后,我们可以使用以下代码计算 95% 置信区间并绘制置信界曲线:
```python
n = y_true.shape[0]
z = 1.96 # 95% confidence interval
lower = []
upper = []
for i in range(len(thresholds)):
tp = np.sum((y_pred >= thresholds[i]) & (y_true == 1))
fp = np.sum((y_pred >= thresholds[i]) & (y_true == 0))
tn = np.sum((y_pred < thresholds[i]) & (y_true == 0))
fn = np.sum((y_pred < thresholds[i]) & (y_true == 1))
p = tp + fn
n = fp + tn
se = np.sqrt(((tp + fp) * (tn + fn) * (tp + fn) * (tn + fp)) / (n * p * (n + p) * (n + p - 1)))
lower.append(roc_auc - z * se)
upper.append(roc_auc + z * se)
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot(fpr, lower, 'r--', label='95% Confidence Interval')
plt.plot(fpr, upper, 'r--')
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', linestyle='--')
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 example')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()
```
这样,我们就完成了绘制 ROC 曲线和置信界曲线的任务,并计算了 AUC 曲线下面积和 95% 置信区间。
python算出AUC的置信区间
可以使用scikit-learn库中的roc_auc_score函数来计算AUC,并使用resample函数从原始数据集中生成新的样本来计算AUC的多次评估。通过计算足够多的评估值,可以得到AUC的置信区间。下面是一个示例代码:
```python
from sklearn.metrics import roc_auc_score
from sklearn.utils import resample
import numpy as np
# 假设原始数据集为X和y
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
y = np.array([0, 0, 1, 1])
# 定义计算AUC的函数
def auc_with_ci(X, y, n_bootstraps=1000, ci_alpha=0.95):
aucs = []
for i in range(n_bootstraps):
X_resampled, y_resampled = resample(X, y)
y_pred = np.random.rand(len(y_resampled))
auc = roc_auc_score(y_resampled, y_pred)
aucs.append(auc)
lower_ci = np.percentile(aucs, (1 - ci_alpha) / 2 * 100)
upper_ci = np.percentile(aucs, (1 + ci_alpha) / 2 * 100)
return np.mean(aucs), (lower_ci, upper_ci)
# 计算AUC及其置信区间
auc, ci = auc_with_ci(X, y)
print("AUC: {:.3f}, 95% CI: ({:.3f}, {:.3f})".format(auc, ci[0], ci[1]))
```
上述代码中,我们使用resample函数从原始数据集中生成新的样本,并使用roc_auc_score函数计算AUC。我们重复这个过程多次,得到足够多的AUC评估值。最后,我们使用numpy库中的percentile函数计算AUC的置信区间。