2.4 sklearn中的metrics.roc_auc

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引言

from sklearn.metrics import roc_auc_scoreroc_auc_score(y_true, y_score, *, average='macro', sample_weight=None,max_fpr=None, multi_class='raise', labels=None)计算曲线ROC的面积- Parameters(参数)y_true : array-like of shape (n_samples,) or (n_samples, n_classes)真实数据二分类和多分类需要带有shape (n_samples)的标签，而多标签情况需要带有shape (n_samples, n_classes)的二进制标签。y_score : array-like of shape (n_samples,) or (n_samples, n_classes)预测结果数据1.在二分类的情况下，它对应于形状数组（n_samples，），可以提供概率估计和非阈值决策值概率估计值对应于具有更大标签的类别的概率，即estimator.classes_ [1]，因此是estimator.predict_proba（X，y）[:, 1]。决策值对应于estimator.decision_function（X，y）的输出。2.在多分类情况下，它对应于由predict_proba方法提供的概率估计的形状数组（n_samples，n_classes）每个sample概率估计值为1；此外，每一个sample的概率估计值的顺序必须与y_true中标签的顺序相对应。3.在多标签情况下，它对应于一个形状数组（n_samples，n_classes）。概率估计由predict_proba方法提供，非阈值决策值由decision_function方法提供。average : {‘micro’, ‘macro’, ‘samples’, ‘weighted’} or None, default=’macro’当y_true是二进制时，这个参数将被忽略'macro':简单地计算 binary metrics （二分指标）的平均值，赋予每个类别相同的权重'micro':给每个 sample-class pair （样本类对）对 overall metric （总体指数）（sample-class 权重的结果除外） 等同的贡献。除了对每个类别的 metric 进行求和之外，这个总和构成每个类别度量的 dividends （除数）和 divisors （除数）计算一个整体商。 在 multilabel settings （多标签设置）中，Micro-averaging 可能是优先选择的，包括要忽略 majority class （多数类）的 multiclass classification （多类分类）'weighted': 通过计算其在真实数据样本中的存在来对每个类的 score 进行加权的 binary metrics （二分指标）的平均值来计算类不平衡。'samples':仅适用于多标签问题。它不计算每个类别的 measure，而是计算评估数据中的每个样本的真实和预测类别的 metric （指标），并返回 (sample_weight-weighted) 加权平均。sample_weight :array-like of shape (n_samples,), default=None样品权重sample_weight : array-like of shape (n_samples,), default=None如果不为None，则返回范围为[0，max_fpr]的标准化部分AUC对于多分类情况，max_fpr应该等于None或1.0multi_class:{‘raise’, ‘ovr’, ‘ovo’}, default=’raise’仅用于多分类，默认值会引发错误，因此必须显式传递'ovr'或'ovo''ovr':一对多'ovo':一对一这两个概念想了解的参考为2.逻辑回归部分labels : array-like of shape (n_classes,), default=None   仅用于多分类，标签列表索引了y_score中的类，如果为None，则使用y_true中标签的数字或字典顺序- 返回AUC值

官方案例

二分类情况

>>> from sklearn.datasets import load_breast_cancer
>>> from sklearn.linear_model import LogisticRegression
>>> from sklearn.metrics import roc_auc_score
>>> X, y = load_breast_cancer(return_X_y=True)
>>> clf = LogisticRegression(solver="liblinear", random_state=0).fit(X, y)
>>> roc_auc_score(y, clf.predict_proba(X)[:, 1])
0.99...
>>> roc_auc_score(y, clf.decision_function(X))
0.99...

多分类情况

>>> from sklearn.datasets import load_iris
>>> X, y = load_iris(return_X_y=True)
>>> clf = LogisticRegression(solver="liblinear").fit(X, y)
>>> roc_auc_score(y, clf.predict_proba(X), multi_class='ovr')
0.99...

多标签情况

>>> from sklearn.datasets import make_multilabel_classification
>>> from sklearn.multioutput import MultiOutputClassifier
>>> X, y = make_multilabel_classification(random_state=0)
>>> clf = MultiOutputClassifier(clf).fit(X, y)
>>> # get a list of n_output containing probability arrays of shape
>>> # (n_samples, n_classes)
>>> y_pred = clf.predict_proba(X)
>>> # extract the positive columns for each output
>>> y_pred = np.transpose([pred[:, 1] for pred in y_pred])
>>> roc_auc_score(y, y_pred, average=None)
array([0.82..., 0.86..., 0.94..., 0.85... , 0.94...])
>>> from sklearn.linear_model import RidgeClassifierCV
>>> clf = RidgeClassifierCV().fit(X, y)
>>> roc_auc_score(y, clf.decision_function(X), average=None)
array([0.81..., 0.84... , 0.93..., 0.87..., 0.94...])

案例

import numpy as np
# 模型评估
from sklearn import metricsif __name__ == '__main__':y = np.array([0, 0, 1, 1])y_pred = np.array([0.1, 0.5, 0.3, 0.8])# 返回三个数组结果分别是fpr(假正率),tpr(召回率),threshold(阈值)# 参数为真实结果数据、预测结果数据（可以是标签数据也可以是概率值）fpr, tpr, threshold = metrics.roc_curve(y, y_pred)# 计算AUC的值auc = metrics.auc(fpr, tpr)print(auc)print(metrics.roc_auc_score(y, y_pred))0.75
0.75

当碰到多分类情况时，可以使用one-hot编码，在进行ravel()展平操作，来使用

auc = roc_auc_score(y_one_hot.ravel(), y_score.ravel())

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