For computing the 精度を算出してみると、 AUC:0.784, 正解率:0.802という結果になりました。 先程の決定木の精度が、AUC：0.784,正解率：0.795でしたので、ほぼほぼ変わらないですね…。 逆に，AUCが0.5に近いということは，ランダムな分類器ができてしまっていることを意味します。陰性と陽性の出力をランダムにすれば，正解する割合も0.5であるため，AUCは0.5に近づくからです。 pythonでの実装例 These must be either monotonic increasing or monotonic sklearn.metrics.auc¶ sklearn.metrics.auc (x, y) [source] ¶ Compute Area Under the Curve (AUC) using the trapezoidal rule. Confusion Matrix. This is a general function, given points on a curve. 例えば以下のような正解ラベルが付いたデータのそれぞれに対して、あるモデルが以下のようなスコアを出しているとします。正解ラベルを「AUC は 0.9375 となります。この AUC がどんな曲線の下の面積だったのかを知るには、metrics.これをみると結局 sklearn.metrics.この引数をみて1つ解決した疑問があります。上の例では fp、tp はそしてこの auc から必要な動作を抜き出すと以下です。というか numpy.trapz に面積を求めさせているだけです。つまり、 For an alternative way to summarize a precision-recall curve, see average_precision_score.
3.2.4.3.1. sklearn.ensemble.RandomForestClassifier — scikit-learn 0.21.3 documentation. cookie-boxさんは、はてなブログを使っています。あなたもはてなブログをはじめてみませんか？ For computing the area under the ROC-curve, see roc_auc_score. Parameters area under the ROC-curve, see x coordinates.
decreasing.y coordinates.See alsoCompute the area under the ROC curveCompute average precision from prediction scoresCompute precision-recall pairs for different probability thresholdsExamples Please Compute Area Under the Curve (AUC) using the trapezoidal ruleThis is a general function, given points on a curve. PythonでAUCを計算する方法を探していたのですが、下記がコードも掲載されており詳しかったです。 qiita.com from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_curve, auc classifier = RandomForestClassifier() predictions = classifier.predict_proba(X) precision, recall, thresholds = roc_curve(Y, predictions[:,1]) s… 8.19.2.6. sklearn.metrics.confusion_matrix — scikit-learn 0.14-git documentation; だいたいの評価関数は以下のソースコードのように、真のラベルと推定されたラベルを引数に与えれば、結果を計算してくれます。. from sklearn.metrics import confusion_matrix print confusion_matrix(label_test, label_predict) AUC というものを算出しろといわれることがあると思います。でも幸いなことに scikit-learn で算出できます。 sklearn.metrics.roc_auc_score — scikit-learn 0.20.2 documentation 例えば以下のような正解ラベルが付いたデータのそれぞれに対して、ある… 適当なライブラリも見つからなったので自力で実装するか、データ数が少ないならばスプレッドシートで計算した方が早そうです。 from sklearn.metrics import roc_auc_score roc_auc_score(y_true, y_scores) sklearn.metrics.roc_auc_score — scikit-learn 0.19.1 documentation Powered by 引用をストックしました引用するにはまずログインしてください引用をストックできませんでした。再度お試しください限定公開記事のため引用できません。 問題が何であるかはっきりしていませんが、配列true_positive_rateと配列true_positive_rateを持っていれば、ROC曲線をプロットしてAUCを得るのは次のように簡単です： .
sklearn.metrics.roc_auc_score¶ sklearn.metrics.roc_auc_score (y_true, y_score, *, average='macro', sample_weight=None, max_fpr=None, multi_class='raise', labels=None) [source] ¶ Compute Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve (ROC AUC) from prediction scores.
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