在 y_true 变量中找到单个 class 1 的 roc/auc/auc-roc 分数
find roc/auc/auc-roc score for single class 1's in y_true variable
如何从 y_true 和 y_pred 值计算 SINGLE CLASS in [=15] 的 auc 或 roc 或 auc-roc 分数=] 使用 python 代码。
我在 Whosebug 和互联网上检查了各种类似的问题，但任务没有解决或输出不是预期的。
这是 y_true 和 y_pred 值的示例。
y_true = numpy.array([1,1,1])
y_pred = numpy.array([0.36,0.82,0.46])
或者，
y_true = [1,1,1]
y_pred = [0.36,0.82,0.46]
另外，我检查了python库的各种内置函数，发现虽然可以找到真阳性率，但假阳性率显示为nan或不是数字。
tensorflow and/or theano and/or pytorch and/or caffe and/or sklearn and/or 其他 python 库或 [=47= 的修改函数] 可用于从单个 class 值 1 的 y_true 中查找 AUC 或 ROC 或 AUC-ROC 分数 值y_pred 预测得分。
如果您需要更多详细信息，请发表评论。
如果您了解 roc auc 的工作原理 (https://medium.com/@penggongting/understanding-roc-auc-pros-and-cons-why-is-bier-score-a-great-supplement-c7a0c976b679 or https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/classification/roc-and-auc)，您就会明白，roc auc 不是关于评分，而是关于排序。您的问题有答案：如果您尝试用一个值计算 class，您如何对它进行排序？ - 无论如何，你无法对它进行排序。这就是你无法计算的原因。
如何从 y_true 和 y_pred 值计算 SINGLE CLASS in [=15] 的 auc 或 roc 或 auc-roc 分数=] 使用 python 代码。
我在 Whosebug 和互联网上检查了各种类似的问题，但任务没有解决或输出不是预期的。
这是 y_true 和 y_pred 值的示例。
y_true = numpy.array([1,1,1])
y_pred = numpy.array([0.36,0.82,0.46])
或者，
y_true = [1,1,1]
y_pred = [0.36,0.82,0.46]
另外，我检查了python库的各种内置函数，发现虽然可以找到真阳性率，但假阳性率显示为nan或不是数字。
tensorflow and/or theano and/or pytorch and/or caffe and/or sklearn and/or 其他 python 库或 [=47= 的修改函数] 可用于从单个 class 值 1 的 y_true 中查找 AUC 或 ROC 或 AUC-ROC 分数 值y_pred 预测得分。
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如果您了解 roc auc 的工作原理 (https://medium.com/@penggongting/understanding-roc-auc-pros-and-cons-why-is-bier-score-a-great-supplement-c7a0c976b679 or https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/classification/roc-and-auc)，您就会明白，roc auc 不是关于评分，而是关于排序。您的问题有答案：如果您尝试用一个值计算 class，您如何对它进行排序？ - 无论如何，你无法对它进行排序。这就是你无法计算的原因。