найти значение roc / auc / auc-roc для одного класса 1 в переменной y_true

Question

Как рассчитать оценку auc или roc или auc-roc из значений y_true и y_pred для ОДИН КЛАСС в y_true с использованием кода Python.

Я проверил различные похожие вопросы по stackoverflow и интернету, но задача не решена, или результат не соответствует ожидаемому.

Вот пример значений y_true и y_pred.

y_true = numpy.array([1,1,1])

y_pred = numpy.array([0.36,0.82,0.46])

Или

y_true = [1,1,1]

y_pred = [0.36,0.82,0.46]

В качестве упоминания я проверил с различными встроеннымив функциях библиотек Python и обнаружил, что, хотя истинно-положительная скорость может быть найдена, но ложно-положительная скорость показана как число или не число.

тензор потока и / или theano и / или pytorch и/ или caffe, и / или sklearn, и / или другие библиотеки python, или модифицированную функцию python можно использовать для поиска AUC или ROC или AUC-ROC показателя значения из y_true одного значения класса 1's и y_pred прогнозируемые оценки.

Пожалуйста, прокомментируйте, если вам нужно больше деталей.

Answer 1

Если вы прочтете о том, как работает roc auc (https://medium.com/@penggongting/understanding-roc-auc-pros-and-cons-why-is-bier-score-a-great-supplement-c7a0c976b679 или https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/classification/roc-and-auc), вы поймете, что roc auc - это не оценка, а сортировка. И на ваш вопрос есть ответ:если вы пытаетесь вычислить класс с одним значением, как вы можете его отсортировать? - нет, вы не можете его отсортировать, поэтому вы не можете его вычислить.