Я тренирую модель Logisti c Регрессия.
У меня было подозрение, что что-то не так, когда я вычисляю AU C, потому что оно слишком велико по сравнению с точностью. У меня 12 разных категорий.
Как вы можете видеть на картинке ниже. Точность составляет 0,79.
Точность и точность / Отзыв
Затем в расчете, который закодирован как:
y_prob = logreg.predict_proba(X_test)
macro_roc_auc_ovo = metrics.roc_auc_score(y_test, y_prob, multi_class="ovo",
average="macro")
weighted_roc_auc_ovo = metrics.roc_auc_score(y_test, y_prob, multi_class="ovo",
average="weighted")
macro_roc_auc_ovr = metrics.roc_auc_score(y_test, y_prob, multi_class="ovr",
average="macro")
weighted_roc_auc_ovr = metrics.roc_auc_score(y_test, y_prob, multi_class="ovr",
average="weighted")
print("One-vs-One ROC AUC scores:\n{:.6f} (macro),\n{:.6f} "
"(weighted by prevalence)"
.format(macro_roc_auc_ovo, weighted_roc_auc_ovo))
print("One-vs-Rest ROC AUC scores:\n{:.6f} (macro),\n{:.6f} "
"(weighted by prevalence)"
.format(macro_roc_auc_ovr, weighted_roc_auc_ovr))
Результат равен 0,978650, как видно на изображении ниже.
AU C результат
Может ли это быть правдой или что-то идет не так в расчетах?
// Расм