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AUC計(jì)算方法與Python實(shí)現(xiàn)代碼

 更新時(shí)間:2020年02月28日 12:29:29   作者:phoebe尋常  
今天小編就為大家分享一篇AUC計(jì)算方法與Python實(shí)現(xiàn)代碼,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

-AUC計(jì)算方法

-AUC的Python實(shí)現(xiàn)方式

AUC計(jì)算方法

AUC是ROC曲線下的面積,它是機(jī)器學(xué)習(xí)用于二分類(lèi)模型的評(píng)價(jià)指標(biāo),AUC反應(yīng)的是模型對(duì)樣本的排序能力。它的統(tǒng)計(jì)意義是從所有正樣本隨機(jī)抽取一個(gè)正樣本,從所有負(fù)樣本隨機(jī)抽取一個(gè)負(fù)樣本,當(dāng)前score使得正樣本排在負(fù)樣本前面的概率。

AUC的計(jì)算主要以下幾種方法:

1、計(jì)算ROC曲線下的面積。這是比較直接的一種方法,可以近似計(jì)算ROC曲線一個(gè)個(gè)小梯形的面積。幾乎不會(huì)用這種方法

2、從AUC統(tǒng)計(jì)意義去計(jì)算。所有的正負(fù)樣本對(duì)中,正樣本排在負(fù)樣本前面占樣本對(duì)數(shù)的比例,即這個(gè)概率值。

具體的做法就是它也是首先對(duì)prob score從大到小排序,然后令最大prob score對(duì)應(yīng)的sample 的rank為n,第二大score對(duì)應(yīng)sample的rank為n-1,以此類(lèi)推。

然后把所有的正類(lèi)樣本的rank相加,再減去M-1種兩個(gè)正樣本組合的情況。

得到的就是所有的樣本中有多少對(duì)正類(lèi)樣本的score大于負(fù)類(lèi)樣本的score。

最后再除以M×N。

公式如下:

AUC的Python實(shí)現(xiàn)

通過(guò)上面方法二的公式,AUC計(jì)算的Python實(shí)現(xiàn)如下:

def calAUC(prob,labels):
  f = list(zip(prob,labels))
  rank = [values2 for values1,values2 in sorted(f,key=lambda x:x[0])]
  rankList = [i+1 for i in range(len(rank)) if rank[i]==1]
  posNum = 0
  negNum = 0
  for i in range(len(labels)):
    if(labels[i]==1):
      posNum+=1
    else:
      negNum+=1
  auc = 0
  auc = (sum(rankList)- (posNum*(posNum+1))/2)/(posNum*negNum)
  print(auc)
  return auc

其中輸入prob是得到的概率值,labels是分類(lèi)的標(biāo)簽(1,-1)

以上這篇AUC計(jì)算方法與Python實(shí)現(xiàn)代碼就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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