AUC计算方法与Python实现代码

-AUC计算方法

-AUC的Python实现方式

AUC计算方法

AUC是ROC曲线下的面积，它是机器学习用于二分类模型的评价指标，AUC反应的是模型对样本的排序能力。它的统计意义是从所有正样本随机抽取一个正样本，从所有负样本随机抽取一个负样本，当前score使得正样本排在负样本前面的概率。

AUC的计算主要以下几种方法：

1、计算ROC曲线下的面积。这是比较直接的一种方法，可以近似计算ROC曲线一个个小梯形的面积。几乎不会用这种方法

2、从AUC统计意义去计算。所有的正负样本对中，正样本排在负样本前面占样本对数的比例，即这个概率值。

具体的做法就是它也是首先对prob score从大到小排序，然后令最大prob score对应的sample 的rank为n，第二大score对应sample的rank为n-1，以此类推。

然后把所有的正类样本的rank相加，再减去M-1种两个正样本组合的情况。

得到的就是所有的样本中有多少对正类样本的score大于负类样本的score。

最后再除以M×N。

公式如下：

AUC的Python实现

通过上面方法二的公式，AUC计算的Python实现如下：

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

其中输入prob是得到的概率值，labels是分类的标签（1，-1）

以上这篇AUC计算方法与Python实现代码就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • 利用Python画ROC曲线和AUC值计算

    利用Python画ROC曲线和AUC值计算

    前言 ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣.这篇文章将先简单的介绍ROC和AUC,而后用实例演示如何python作出ROC曲线图以及计算AUC. AUC介绍 AUC(Area Under Curve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标,相比于F1-Score对项目的不平衡有更大的容忍性,目前常见的机器学习库中(比如scikit-learn)一般也都是集成该指标的计算,但

  • 利用python画出AUC曲线的实例

    以load_breast_cancer数据集为例,模型细节不重要,重点是画AUC的代码. 直接上代码: from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn import metrics from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split import pylab as p

  • python计算auc指标实例

    1.安装scikit-learn 1.1Scikit-learn 依赖 Python (>= 2.6 or >= 3.3), NumPy (>= 1.6.1), SciPy (>= 0.9). 分别查看上述三个依赖的版本, python -V 结果:Python 2.7.3 python -c 'import scipy; print scipy.version.version' scipy版本结果:0.9.0 python -c "import numpy; print

  • AUC计算方法与Python实现代码

    -AUC计算方法 -AUC的Python实现方式 AUC计算方法 AUC是ROC曲线下的面积,它是机器学习用于二分类模型的评价指标,AUC反应的是模型对样本的排序能力.它的统计意义是从所有正样本随机抽取一个正样本,从所有负样本随机抽取一个负样本,当前score使得正样本排在负样本前面的概率. AUC的计算主要以下几种方法: 1.计算ROC曲线下的面积.这是比较直接的一种方法,可以近似计算ROC曲线一个个小梯形的面积.几乎不会用这种方法 2.从AUC统计意义去计算.所有的正负样本对中,正样本排在负

  • 数据挖掘之Apriori算法详解和Python实现代码分享

    数据挖掘之Apriori算法详解和Python实现代码分享

    关联规则挖掘(Association rule mining)是数据挖掘中最活跃的研究方法之一,可以用来发现事情之间的联系,最早是为了发现超市交易数据库中不同的商品之间的关系.(啤酒与尿布) 基本概念 1.支持度的定义:support(X-->Y) = |X交Y|/N=集合X与集合Y中的项在一条记录中同时出现的次数/数据记录的个数.例如:support({啤酒}-->{尿布}) = 啤酒和尿布同时出现的次数/数据记录数 = 3/5=60%. 2.自信度的定义:confidence(X-->

  • python快速排序代码实例

    一. 算法描述: 1．先从数列中取出一个数作为基准数.2．分区过程,将比这个数大的数全放到它的右边,小于或等于它的数全放到它的左边.3．再对左右区间重复第二步,直到各区间只有一个数.  二.python快速排序代码 复制代码 代码如下: #!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*- def sub_sort(array,low,high):    key = array[low]    while low < high:        while low <

  • python 统计代码行数简单实例

     python 统计代码行数简单实例 送测的时候,发现需要统计代码行数 于是写了个小程序统计自己的代码的行数. #calclate_code_lines.py import os def afileline(f_path): res = 0 f = open(f_path) for lines in f: if lines.split(): res += 1 return res if __name__=='__main__': host = 'E:'+os.sep+'develop'+os.s

  • K-近邻算法的python实现代码分享

    K-近邻算法的python实现代码分享

    k-近邻算法概述: 所谓k-近邻算法KNN就是K-Nearest neighbors Algorithms的简称,它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类 用官方的话来说,所谓K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例(也就是上面所说的K个邻居), 这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中. k-近邻算法分析 优点:精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定. 缺点:计算复杂度高.空间复杂度高. 适用数据范围:数值型和标称型 k-

  • 单链表反转python实现代码示例

    单链表反转python实现代码示例

    单链表的反转可以使用循环,也可以使用递归的方式 1.循环反转单链表 循环的方法中,使用pre指向前一个结点,cur指向当前结点,每次把cur->next指向pre即可. 代码: class ListNode: def __init__(self,x): self.val=x; self.next=None; def nonrecurse(head): #循环的方法反转链表 if head is None or head.next is None: return head; pre=None; c

  • python获取代码运行时间的实例代码

    有的时候,操作大文件,或者取数,要很久,我们给脚本首尾添加一段代码就知道,这段代码整体的大致运行时间了. import time start =time.clock() #中间写上代码块 end = time.clock() print('Running time: %s Seconds'%(end-start)) 运行结果会是这样: In [2]: %run F:\\celueji\\python_script\\sheetcopy_RuleRepor.py ...: Running time

  • 用python统计代码行的示例(包括空行和注释)

    实例如下所示: import os import string path = "/Users/U/workspace/python learning/show-me-the-code/0007/test/" dir = os.listdir(path) def count(file): total = 0 #总行数 countPound = 0 #注释行数 countBlank = 0 #空行数 line = open(file,'r',encoding='utf-8') #打开文件,

  • python实现代码统计程序

    本文实例为大家分享了python实现代码统计程序的具体代码,供大家参考,具体内容如下 # encoding="utf-8" """ 统计代码行数 """ import sys import os def count_file_line(path): """统计文件的有效行数""" countLine = 0 # 设置一个标志位,当遇到以""&quo

  • Python实现代码统计工具

    本文实例为大家分享了Python实现代码统计工具的具体代码,供大家参考,具体内容如下 思路:首先获取所有文件,然后统计每个文件中代码的行数,最后将行数相加. 实现的功能: 统计每个文件的行数: 统计总行数: 支持指定统计文件类型,排除不想统计的文件类型: 排除空行: 排除注释行 import os import sys import os.path #for i in sys.argv: # print (i) # 判断单个文件的代码行数 def count_file_lines(file_pa

随机推荐