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tf和pytorch每輪epoch顯示輸出的auc是如何計(jì)算的

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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。

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Pytorch

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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)

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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