# 分类模型计算AUC值
在机器学习中，分类模型是一种用于预测离散标签的模型。在评估分类模型的性能时，我们通常使用AUC（Area Under the Curve）值作为度量标准。AUC值可以测量分类模型在不同阈值下的真阳性率（True Positive Rate）和假阳性率（False Positive Rate）之间的关系。
本文将介绍如何使用Python计算分类模型的AUC值，并提供一个
原创
2024-01-19 03:55:23
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每次在我们做模型的时候都会为模型的好坏而发愁，那么有没有什么办法可以有效的提高模型的评分呢？今天我刚好学习到这里，那么我就记下来（主要防止自己忘记，哈哈哈！） 1 import sklearn
2 import numpy as np
3 import matplotlib
4 from matplotlib import pyplot as plt
5 import panda
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2023-10-08 18:58:37
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机器学习机器学习分类1、递进关系：深度学习–>机器学习–>人工智能 2、机器学习任务分为两大类方法： （1）有监督的学习：利用经验数据，学习表示事物的模型，关注利用模型预测未来（数据）。包括：分类问题：对事物所属类型的判别，类别数量是已知的。如：鸟类型识别、垃圾邮件分类回归问题：预测的目标是连续变量。它是基于连续性数据的预测建模分析技术。如：根据父母身高预测孩子身高；根据近几年的房价预
在处理深度学习分类问题时，会用到一些评价指标，如accuracy（准确率）等。刚开始接触时会感觉有点多有点绕，不太好理解。本文写出我的理解，同时以语音唤醒（唤醒词识别）来举例，希望能加深理解这些指标。 1，TP / FP / TN / FN下表表示为一个二分类的混淆矩阵（多分类同理，把不属于当前类的都认为是负例），表中的四个参数均用两个字母表示，第一个字母表示判断结果正确与否（正确用T（
上一篇博文介绍了使用imageai通过五行代码来实现图像分类的问题，如果不使用imageai，使用keras和tensorflow如何灵活的训练图片多分类问题呢，其实imageai也是基于keras api封装的图像识别库。 python，tensorflow，keras等库的安装参见上一篇博文的环境搭建部分：开发环境搭建 &nbs
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2024-06-04 08:30:29
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源代码: Lib/sunau.pysunau 模拟提供了一个处理 Sun AU 声音格式的便利接口。请注意此模块与 aifc 和 wave 是兼容接口的。音频文件由标头和数据组成。标头的字段为：域目录magic word四个字节 .sndheader size标头的大小，包括信息，以字节为单位。
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2023-11-07 13:18:37
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系列文章目录机器学习笔记——梯度下降、反向传播机器学习笔记——用pytorch实现线性回归机器学习笔记——pytorch实现逻辑斯蒂回归Logistic regression机器学习笔记——多层线性（回归）模型 Multilevel (Linear Regression) Model深度学习笔记——pytorch构造数据集 Dataset and Dataloader深度学习笔记——pytorch
文章目录准确率（accuracy）aucaverage_precision平衡准确率（balanced accuracy）brier_score_loss Brier分数损失class_likelihood_ratios 二元分类的正似然比和负似然比classification_report 主要分类指标报告cohen_kappa Cohen的kappaconfusion_matrix 混淆矩阵
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2024-01-28 02:46:34
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### 计算AUC值：使用Python和Scikit-learn
在机器学习领域，AUC（Area Under the Curve）是一个衡量模型性能的重要指标，特别是在二分类问题中。AUC值表示模型预测的概率曲线下的面积，其值范围在0到1之间。一个完美的分类器的AUC值为1，而随机猜测的AUC值接近0.5。本文将介绍如何使用Python和Scikit-learn库计算AUC值。
首先，我们需
原创
2024-07-18 05:09:18
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第四讲_图像识别之图像分类Image Classification目录图片分类性能指标：top1,top5ILSVRC：每种任务数据集不一样imageNet：根据WorldNet组织的图片集，为每个名词提供平均1000张图片网络进化卷积神经网络（CNN）基础神经网络：神经元（输入，w,b,sigmoid）优化：梯度下降，BP反向传播（链式规则），3~5层优化交叉熵（之前是均方误差）：批量梯度下降，
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2024-04-28 19:16:08
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首先AUC值是一个概率值，当你随机挑选一个正样本以及负样本，当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC值，AUC值越大，当前分类算法越有可能将正样本排在负样本前面，从而能够更好地分类。AUC计算最直观的，根据AUC这个名称，我们知道，计算出ROC曲线下面的面积，就是AUC的值。事实上，这也是在早期 Machine Learning文献中常见的AUC计算方法。
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2024-04-01 08:27:08
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1.sklearn.metrics.roc_auc_score()计算多分类auc的用法用法：计算aucsklearn.metrics.roc_auc_score(y_true, y_score, *, average='macro', sample_weight=None, max_fpr=None, multi_class='raise', labels=None)[source])输入参数（
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2024-01-10 17:24:59
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本月1日起，上海正式开始了“史上最严“垃圾分类的规定，扔错垃圾最高可罚200元。全国其它46个城市也要陆续步入垃圾分类新时代。各种被垃圾分类逼疯的段子在社交媒体上层出不穷。top-5测试集回归2.25%错误率的成绩可谓是技压群雄，堪称目前最强的图像分类器。年份网络/队名top-5-5备注2012AlexNet16.42%5层CNNs2013C
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2024-03-29 15:18:10
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机器学习入门——直接调用sklearn实现几种简单算法 刚学习机器学习，希望大佬们勿喷，望指点 几种分类算法针对鸢尾花数据的分析1. LR线性回归分类算法# 引入数据集，sklearn包含众多数据集from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear
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2024-09-10 14:48:23
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adaboost 用于声纹128分类将训练样本集中的某一类当成一类，其他的所有类当成另外一类，像上面的5类，我把最中间的一类当成是第一类，并重新赋予类标签为1， 而把四周的四类都认为是第二类，并重新赋予类标签维-1，好了现在的问题是不是就是二分类问题了？是的。那二分类好办，用之前的任何一个算法处理即可。好了，这是把最中间的当成一类的情况下建立的一个分类器。同理，我们是不是也可以把四周任何一类自成一
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2024-10-28 09:55:16
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AUC（Area under curve）是机器学习常用的二分类评测手段，直接含义是ROC曲线下的面积。另一种解释是：随机抽出一对样本（一个正样本，一个负样本），然后用训练得到的分类器来对这两个样本进行预测，预测得到正样本的概率大于负样本概率的概率。
在有M个正样本,N个负样本的数据集里，利用公式求解：\[AUC=\frac{\sum_{i \in positiveClass} rank_i-\f
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2023-05-30 19:13:48
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在这篇博文中，我们将深入探讨如何在Python中计算AUC（曲线下面积）的值。AUC是一种常用的评估模型性能的指标，被广泛应用于二分类问题。以下将通过不同的维度来详细拆解这一过程。
首先要知道AUC的定义：它是 ROC（接收操作特征）曲线下的面积，用于衡量一个分类模型的能力。AUC的取值范围在0到1之间，越接近1表示模型分类性能越好。
> “AUC（Area Under Curve）是表征分类
python计算得到auc值数据#得到AUC值# avgAUC calculationvg = valid1.groupby(['Coupon_id'])aucs = []for i in vg: tmpdf =es...
原创
2022-07-18 15:04:05
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分类模型-auc-roc曲线真阳性率：假阳性率：参考博客：https://blog.csdn.net/u0
原创
2022-07-18 14:52:53
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# 多分类 AUC 的概念与实现
## 引言
在机器学习中，创建能够准确分类的模型是至关重要的。对于二分类问题，我们常用的评估指标有准确率、精确率、召回率等。然而，在多分类问题中，这些指标就显得不够直观。此时，多分类 AUC（Area Under Curve）成为一种有效的评估方法。本文将探讨多分类 AUC 的概念，并通过 Python 实现一个简单的示例。
## 多分类 AUC 的概念
