auc¶
- paddle.static. auc ( input, label, curve='ROC', num_thresholds=4095, topk=1, slide_steps=1, ins_tag_weight=None ) [源代码] ¶
Area Under the Curve(AUC) Layer
该层根据前向输出和标签计算 AUC，在二分类(binary classification)估计中广泛使用。
注：如果输入标注包含一种值，只有 0 或 1 两种情况，数据类型则强制转换成布尔值。
相关定义可以在这里找到：https://en.wikipedia.org/wiki/Receiver_operating_characteristic#Area_under_the_curve
有两种可能的曲线：
ROC：受试者工作特征曲线
PR：准确率召回率曲线
参数¶
input (Tensor) - 数据类型为 float32、float64。浮点二维变量，值的范围为[0,1]。每一行降序排列。该输入为网络预测值，通常代表每个标签的概率。
label (Tensor) - 数据类型为 int32、int64。二维整型变量，为训练数据的标签，第一维大小代表 batch size，第二维大小为 1。
curve (str) - 曲线类型，可以为
ROC或PR，默认ROC。num_thresholds (int) - 将 roc 曲线离散化时使用的临界值数。默认 4095。
topk (int) - 取 topk 的输出值用于计算。
slide_steps (int) - 当计算 batch auc 时，不仅用当前步也用于先前步。slide_steps=1，表示用当前步；slide_steps = 3 表示用当前步和前两步；slide_steps = 0，则用所有步。
ins_tag_weight (Tensor) - 在多 instag 场景下，该数值代表着数据的真伪性，如果为 0，说明数据是被填充的假数据，如果为 1，说明为真数据。默认为 None，此时该数值被赋值为 1。
返回¶
tuple，当前计算出的 AUC。数据类型是 tensor，支持 float32 和 float64。
返回的元组为 auc_out, batch_auc_out, [batch_stat_pos, batch_stat_neg, stat_pos, stat_neg]。
auc_out 为准确率的结果；
batch_auc_out 为 batch 准确率的结果；
batch_stat_pos 为 batch 计算时 label=1 的统计值；
batch_stat_neg 为 batch 计算时 label=0 的统计值；
stat_pos 计算时 label=1 的统计值；
stat_neg 为计算时 label=0 的统计值。
代码示例¶
import paddle
import numpy as np
paddle.enable_static()
data = paddle.static.data(name="input", shape=[-1, 32,32], dtype="float32")
label = paddle.static.data(name="label", shape=[-1], dtype="int")
fc_out = paddle.static.nn.fc(x=data, size=2)
predict = paddle.nn.functional.softmax(x=fc_out)
result=paddle.static.auc(input=predict, label=label)
place = paddle.CPUPlace()
exe = paddle.static.Executor(place)
exe.run(paddle.static.default_startup_program())
x = np.random.rand(3,32,32).astype("float32")
y = np.array([1,0,1])
output= exe.run(feed={"input": x,"label": y},
fetch_list=[result[0]])
print(output)
#you can learn the usage of ins_tag_weight by the following code.
'''
import paddle
import numpy as np
paddle.enable_static()
data = paddle.static.data(name="input", shape=[-1, 32,32], dtype="float32")
label = paddle.static.data(name="label", shape=[-1], dtype="int")
ins_tag_weight = paddle.static.data(name='ins_tag', shape=[-1,16], lod_level=0, dtype='float64')
fc_out = paddle.static.nn.fc(x=data, size=2)
predict = paddle.nn.functional.softmax(x=fc_out)
result=paddle.static.auc(input=predict, label=label, ins_tag_weight=ins_tag_weight)
place = paddle.CPUPlace()
exe = paddle.static.Executor(place)
exe.run(paddle.static.default_startup_program())
x = np.random.rand(3,32,32).astype("float32")
y = np.array([1,0,1])
z = np.array([1,0,1])
output= exe.run(feed={"input": x,"label": y, "ins_tag_weight":z},
fetch_list=[result[0]])
print(output)
'''