tf和pytorch每輪epoch顯示輸出的auc是如何計(jì)算的?
tf的計(jì)算
近似 ROC 或 PR 曲線的 AUC(曲線下面積)。
tf1 通過計(jì)算真陽性,假陽性,假陰性,真陰性值的計(jì)算策略。
tensorflow AUC & streaming_auc_我愛寫報(bào)告的博客-CSDN博客
Tf2通過黎曼和進(jìn)行計(jì)算的。
Pytorch
torcheval.metrics.AUC — TorchEval main documentation (pytorch.org)
Sklearn
?根據(jù)預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)計(jì)算接收器工作特征曲線 (ROC AUC) 下的面積。
此實(shí)現(xiàn)可以與兩分類、多類和多標(biāo)簽分類。
參考資料:
torcheval.metrics.AUC — TorchEval main documentation (pytorch.org)
tf.keras.metrics.AUC |張量流 v2.13.0 (tensorflow.org)
AP微積分估值2種方法之:黎曼與梯形法及泰勒級(jí)數(shù)介紹 | TestDaily厚樸優(yōu)學(xué)文章來源:http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-695792.html
sklearn.metrics.roc_auc_score — scikit-learn 1.3.0 documentation?文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-695792.html
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