如何处理 AUC 的加权平均值并选择正确的阈值来构建混淆矩阵？

Question

我有一个二进制 classification 任务，我使用 XGBClassifier classifier 拟合模型并尝试使用测试集预测“1”和“0”。在这个任务中，我在训练数据中有一个非常不平衡的数据多数“0”和少数“1”（在测试集中粗略相同）。我的数据如下所示：

           F1         F2        F3   ….   Target
    S1     2          4         5    ….     0
    S2     2.3        4.3       6.4         1
    …       …          …         ….         ..
  S4000    3           6         7          0

我使用以下代码训练模型并计算roc值：

  my_cls=XGBClassifier()
  X=mydata_train.drop(['target'])
  y= mydata_train['target']
  x_tst=mydata_test.drop['target']
  y_tst= mydata_test['target']
  my_cls.fit(X, y)

  pred= my_cls.predict_proba(x_tst)[:,1]
  auc_score=roc_auc_score(y_tst,pred)

上面的代码给了我一个 auc_score 的值，但这个值似乎是一个 class 使用 my_cls.predict_proba(x_tst )[:,1]，如果我把它改成my_cls.predict_proba(x_tst)[:,0]，它给了我另一个值作为 auc 值。我的第一个问题是如何直接获得 auc 的加权平均值？我的第二个问题是如何 select 正确的切点来构建具有不平衡数据的混淆矩阵？这是因为默认情况下，classifier 使用 50% 作为构建矩阵的阈值，但由于我的数据非常不平衡，因此我们似乎需要 select 一个正确的阈值。我需要计算 TP 和 FP，这就是为什么我需要这个切点。

如果我使用权重 class 来训练模型，它能解决问题吗（我的意思是我可以默认使用 50% 的切点）？例如这样的事情：

My_clss_weight=len(X) / (2 * np.bincount(y))

然后尝试用这个来拟合模型：

my_cls.fit(X, y, class_weight= My_clss_weight)

但是上面的代码my_cls.fit(X,y,class_weight=My_clss_weight) 不适用于 XGBClassifier 并给我错误。这适用于 LogessticRegression，但我想申请 XGBClassifier！有解决问题的想法吗？

Answer 1

要回答您的第一个问题，您可以简单地使用 roc_auc_score 函数的参数 weighted。

例如 -

roc_auc_score(y_test, pred, average = 'weighted')

为了回答你问题的后半部分，能否请你详细说明一下。我可以帮你。

如何处理 AUC 的加权平均值并选择正确的阈值来构建混淆矩阵？

How to handle weighted average for AUC and selecting the right threshold for building the confusion matrix?

machine-learning

confusion-matrix

weighted-average

auc

xgbclassifier