二分类问题metrics设置为auc

作者: poteman | 来源:发表于2019-08-06 23:34 被阅读0次

二分类问题metrics设置为auc
sklearn计算ROC曲线下面积AUC
4.machine_learning_eval_metric_a
auc原理与实现
监督学习分类问题常用的评判标准
pyplot做PR-curve
对模型评价指标AUC的理解
多分类模型评价准则整理
评估指标
2016/02/18

import tensorflow as tf
from sklearn.metrics import roc_auc_score

def auroc(y_true, y_pred):
    return tf.py_func(roc_auc_score, (y_true, y_pred), tf.double)

# Build Model...

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam',metrics=['accuracy', auroc])

【参考文献】
stack overflow

二分类问题metrics设置为auc
【参考文献】stack overflow
sklearn计算ROC曲线下面积AUC
sklearn.metrics.auc sklearn.metrics.auc(x, y, reorder=Fal...
4.machine_learning_eval_metric_a
1.机器学习指标ROC与AUC 1.1ROC与AUC AUC是一种模型分类指标，且仅仅是二分类模型的评价指标。AU...
auc原理与实现
auc AUC（Area under curve）是机器学习常用的二分类评测手段。AUC：一个正例，一个负例，预测...
监督学习分类问题常用的评判标准
一、ROC曲线、AUC、Precision、Recall以及F-measure二分类问题的预测结果可能正确，也可能...
pyplot做PR-curve
我们可以用sklearn.metrics中的precision_recall_curve()和auc()计算出PR...
对模型评价指标AUC的理解
AUC是一种衡量机器学习模型分类性能的重要且非常常用的指标,其只能用于二分类的情况.AUC的本质含义反映的是对于任...
多分类模型评价准则整理
机器学习或者是日常生活中，遇见的往往是二分类问题比较多，二分类模型的模型评价准则很多，Auc_score,F1_s...
评估指标
机器学习或者是日常生活中，遇见的往往是二分类问题比较多，二分类模型的模型评价准则很多，Auc_score,F1_s...
2016/02/18
ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器...