自己写的计算auc的代码，用scikit-learn的auc计算函数sklearn.metrics.auc(x, y, reorder=False)做了一些测试，结果是一样的，如有错误，欢迎指正。
思路：1.首先对预测值进行排序，排序的方式用了python自带的函数sorted，详见注释。
2.对所有样本按照预测值从小到大标记rank，rank其实就是index+1，index是排序后的sorted_pred数组中的索引
3.将所有正样本的rank相加，遇到预测值相等的情况，不管样本的正负性，对rank要取平均值再相加
4.将rank相加的和减去正样本排在正样本之后的情况，再除以总的组合数，得到auc
1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 """ 3 Created on Wed May 3 10:48:28 2017 4 5 @author: Vincent 6 """ 7 import numpy as np 8 from sklearn import metrics 9 y = np.array( [1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1]) 10 pred = np.array([0.9, 0.9,0.8, 0.8, 0.7,0.7,0.7,0.6,0.5,0.4]) 11 fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y, pred, pos_label=1) 12 print(metrics.auc(fpr, tpr)) 13 def getAuc(labels, pred) : 14 ‘‘‘将pred数组的索引值按照pred[i]的大小正序排序，返回的sorted_pred是一个新的数组， 15 sorted_pred[0]就是pred[i]中值最小的i的值，对于这个例子，sorted_pred[0]=8 16 ‘‘‘ 17 sorted_pred = sorted(range(len(pred)), key = lambda i : pred[i]) 18 pos = 0.0 #正样本个数 19 neg = 0.0 #负样本个数 20 auc = 0.0 21 last_pre = pred[sorted_pred[0]] 22 count = 0.0 23 pre_sum = 0.0 #当前位置之前的预测值相等的rank之和，rank是从1开始的，所以在下面的代码中就是i+1 24 pos_count = 0.0 #记录预测值相等的样本中标签是正的样本的个数 25 for i in range(len(sorted_pred)) : 26 if labels[sorted_pred[i]] > 0: 27 pos += 1 28 else: 29 neg += 1 30 if last_pre != pred[sorted_pred[i]]: #当前的预测概率值与前一个值不相同 31 #对于预测值相等的样本rank需要取平均值，并且对rank求和 32 auc += pos_count * pre_sum / count 33 count = 1 34 pre_sum = i + 1 #更新为当前的rank 35 last_pre = pred[sorted_pred[i]] 36 if labels[sorted_pred[i]] > 0: 37 pos_count = 1 #如果当前样本是正样本 ，则置为1 38 else: 39 pos_count = 0 #反之置为0 40 else: 41 pre_sum += i + 1 #记录rank的和 42 count += 1 #记录rank和对应的样本数，pre_sum / count就是平均值了 43 if labels[sorted_pred[i]] > 0:#如果是正样本 44 pos_count += 1 #正样本数加1 45 auc += pos_count * pre_sum / count #加上最后一个预测值相同的样本组 46 auc -= pos *(pos + 1) / 2 #减去正样本在正样本之前的情况 47 auc = auc / (pos * neg) #除以总的组合数 48 return auc 49 print(getAuc(y, pred))
时间： 2024-10-02 22:30:18