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AUC详解:搜索场景下排序能力的评估与计算
2024-12-26 19:51
Python中,可以使用不同的方法来计算AUC(Area Under Curve)。以下是两种常用的方法: 方法一:使用sklearn库中的metrics模块 可以使用sklearn库中的metrics模块来计算AUC。首先,需要导入numpy和sklearn.metrics模块。然后,可以使用metrics.roc_curve函数计算真实标签值和模型预测得分的ROC曲线。最后,使用metrics.auc函数计算ROC曲线下的面积,即AUC值。 以下是一个示例代码: ```python import numpy as np from sklearn import metrics def compute_auc(y_true, y_score): fpr, tpr, _ = metrics.roc_curve(y_true, y_score) auc_value = metrics.auc(fpr, tpr) return auc_value ``` 在这个示例代码中,compute_auc函数接受真实标签值y_true和模型预测得分y_score作为输入,并返回计算得到的AUC值。 方法二:使用sklearn库中的roc_auc_score函数 另一种计算AUC的方法是使用sklearn库中的roc_auc_score函数。首先,需要导入sklearn.metrics模块。然后,可以使用roc_auc_score函数计算AUC值。 以下是一个示例代码: ```python from sklearn.metrics import roc_auc_score def calculate_auc(AUC_out, AUC_labels): row, col = AUC_labels.shape temp = [] ROC = 0 for i in range(col): try: ROC = roc_auc_score(AUC_out[:, i], AUC_labels[:, i], average='micro', sample_weight=None) except ValueError: pass temp.append(ROC) for i in range(col): ROC += float(temp[i]) return ROC / (col + 1) ``` 在这个示例代码中,calculate_auc函数接受网络输出AUC_out和监督标签AUC_labels作为输入,并返回计算得到的AUC值。 无论使用哪种方法,都需要确保已经安装了sklearn库。可以使用pip install sklearn命令来安装sklearn库。 #### 引用[.reference_title] - *1* [Python编程:实现AUC计算(含完整代码)](https://blog.csdn.net/ai52learn/article/details/130304627)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [python计算AUC值](https://blog.csdn.net/weixin_45653050/article/details/116768291)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [【机器学习】AUC计算Python实现)](https://blog.csdn.net/weixin_31866177/article/details/109157494)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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