AUC計算方法與Python實現(xiàn)代碼
-AUC計算方法
-AUC的Python實現(xiàn)方式
AUC計算方法
AUC是ROC曲線下的面積，它是機器學(xué)習(xí)用于二分類模型的評價指標(biāo)，AUC反應(yīng)的是模型對樣本的排序能力。它的統(tǒng)計意義是從所有正樣本隨機抽取一個正樣本，從所有負(fù)樣本隨機抽取一個負(fù)樣本，當(dāng)前score使得正樣本排在負(fù)樣本前面的概率。
AUC的計算主要以下幾種方法：
1、計算ROC曲線下的面積。這是比較直接的一種方法，可以近似計算ROC曲線一個個小梯形的面積。幾乎不會用這種方法
2、從AUC統(tǒng)計意義去計算。所有的正負(fù)樣本對中，正樣本排在負(fù)樣本前面占樣本對數(shù)的比例，即這個概率值。
具體的做法就是它也是首先對prob score從大到小排序，然后令最大prob score對應(yīng)的sample 的rank為n，第二大score對應(yīng)sample的rank為n-1，以此類推。
然后把所有的正類樣本的rank相加，再減去M-1種兩個正樣本組合的情況。
得到的就是所有的樣本中有多少對正類樣本的score大于負(fù)類樣本的score。
最后再除以M×N。
公式如下：
AUC的Python實現(xiàn)
通過上面方法二的公式，AUC計算的Python實現(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是分類的標(biāo)簽（1，-1）
以上這篇AUC計算方法與Python實現(xiàn)代碼就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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