pytorch auc

在Pytorch中，可以使用torch.nn.functional.roc_auc_score函数来计算AUC值。该函数需要传入真实标签和预测得分作为参数。例如，可以使用以下代码计算AUC值：

import torch
import torch.nn.functional as F

# 定义真实标签
y_true = torch.Tensor([0, 0, 1, 1])

# 定义预测得分
y_score = torch.Tensor([0.1, 0.4, 0.35, 0.8])

# 计算AUC值
auc = F.roc_auc_score(y_true, y_score)

回答完问题后的

相关问题

pytorch二分类auc

在PyTorch中计算二分类的AUC（Area Under the Curve）可以使用`sklearn.metrics`库中的`roc_curve`和`auc`函数来实现。下面是一个示例代码：

import torch
from sklearn.metrics import roc_curve, auc

# 假设有两个类别的预测概率分数
y_true = torch.tensor([0, 1, 1, 0, 1])
y_scores = torch.tensor([0.1, 0.8, 0.6, 0.3, 0.9])

# 将PyTorch张量转换为NumPy数组
y_true_np = y_true.numpy()
y_scores_np = y_scores.numpy()

# 计算ROC曲线
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true_np, y_scores_np, pos_label=1)

# 计算AUC
auc_score = auc(fpr, tpr)

print("AUC score:", auc_score)

这段代码首先导入了`torch`和`sklearn.metrics`库。然后，我们假设有两个类别的真实标签`y_true`和预测概率分数`y_scores`。接下来，我们将PyTorch张量转换为NumPy数组，然后使用`roc_curve`函数计算ROC曲线的假正例率（fpr）、真正例率（tpr）和阈值（thresholds）。最后，使用`auc`函数计算AUC得分，并将结果打印出来。

pytorch绘制roc和auc曲线

可以使用sklearn.metrics库中的roc_curve和auc函数来绘制ROC和AUC曲线。具体实现可以参考以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import roc_curve, auc

# y_true为真实标签，y_score为预测得分
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_score)
roc_auc = auc(fpr, tpr)

plt.figure()
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, 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')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

注意，y_true和y_score需要根据具体情况进行替换。