如何使用roc_auc_score()进行多分类的auc计算,举例完整说明
时间: 2024-01-01 09:50:46 浏览: 86
使用roc_auc_score()函数计算多分类的AUC需要将多分类问题转化为二分类问题。通常可以将每个类别与其他类别合并成一个二分类问题,例如将A类别和其他类别结合,B类别和其他类别结合,以此类推。然后,通过roc_auc_score()函数分别计算每个二分类问题的AUC,并将这些结果平均作为多分类问题的AUC。
下面是使用roc_auc_score()函数进行多分类的AUC计算的完整举例,通过sklearn库实现,假设有三个类别:“类别1”,“类别2”和“类别3”:
```python
from sklearn.metrics import roc_auc_score
import numpy as np
# 假设有10个样本,每个样本的真实类别为0或1或2
y_true = np.random.randint(0, 3, 10)
# 假设有10个样本的预测概率,每个样本有3个预测概率值,分别代表3个类别概率
y_score = np.random.rand(10, 3)
# 将多分类问题转化为三个二分类问题,分别计算AUC
auc1 = roc_auc_score(y_true==0, y_score[:,0])
auc2 = roc_auc_score(y_true==1, y_score[:,1])
auc3 = roc_auc_score(y_true==2, y_score[:,2])
# 将三个AUC的平均值作为多分类问题的AUC
auc_macro = np.mean([auc1, auc2, auc3])
print('三个二分类问题的AUC:', auc1, auc2, auc3)
print('多分类问题的AUC:', auc_macro)
```
其中,从第3行到第5行生成了10个样本的真实类别,每个样本为0或1或2。从第7行到第8行生成了10个样本的预测概率,每个样本有3个预测概率值,分别代表3个类别的概率。第11行到第13行将多分类问题转化为三个二分类问题,分别计算AUC,计算公式为:将当前类别视为正例,其他类别视为负例。第15行将三个AUC的平均值作为多分类问题的AUC。最后,将三个二分类问题的AUC和多分类问题的AUC输出。