Python AUC简介

Python AUC简介1、AUC的全称是Area Under ROC Curve,ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线是一种二分类模型的性能度量工具,一条ROC曲线上每一个点代表的是在某一个特定阈值下,TPR(True Positive Rate)和FPR(False Positive Rate)所组成的坐标。而AUC则是ROC曲线下的面积。

一、 什么是AUC?

1、AUC的全称是Area Under ROC Curve,ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线是一种二分类模型的性能度量工具,一条ROC曲线上每一个点代表的是在某一个特定阈值下,TPR(True Positive Rate)和FPR(False Positive Rate)所组成的坐标。而AUC则是ROC曲线下的面积。

2、AUC的值介于0.5到1.0之间,值越高代表着模型的表现越好。当AUC等于0.5时,表示模型的表现平庸;AUC等于1则表示模型完美无缺无误差。

二、Python中AUC的计算方式

Python中常用的是sklearn.metrics库中的roc_auc_score函数,该函数的使用方法如下:

 from sklearn.metrics import roc_auc_score auc = roc_auc_score(y_true, y_scores) 

其中,y_true为真实标签,y_scores为区间在[0, 1]内的预测概率或分类器的决策函数输出。

三、AUC的应用场景

1、AUC通常被用于评估二分类模型的表现。

2、比如在金融领域,使用二分类模型来判断一个人是否具有信用贷款的条件,此时对模型的良好度量可以为理财从业者节省大量的时间。

3、在医学领域,二分类模型可以用来对患病与否进行预测,然后根据预测结果提前采取更为有效的治疗措施。

四、AUC的优缺点

1、优点:

(1) AUC能够避免ROC曲线上某个点的位置对评估的影响:AUC所求的是ROC曲线下的面积,因此它能够考虑到不同阈值下TPR和FPR的变化,相对比较全面地评估模型的性能。

(2) AUC在不同正负样本比例下能够保证一致的检验水平,不容易受到样本不平衡的影响。

2、缺点:

(1) AUC不能为评估者提供模型性能在不同阈值下的表现信息。

(2) AUC不能解释正负样本之间的不平衡情况,仅仅考虑的是整体在不同阈值下表现的效果。

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