ROC/AUC invertido (0.65) al utilizar SVM de esklearn

Me adapto a un Rbf SVM para entrenar datos y luego computé el AUC y compuse un ROC en esos datos. Espero que se aproveche y, sin embargo, la AUC parece ser 0,35. La precisión es del 62%. Invertir el ROC produce resultados de 0,65 (obviamente) pero no estoy seguro si este es un problema con mi código, el modelo o probabilidades de sklearn SVMs.

Código:

classifier = svm.SVC(kernel='rbf',
                     probability=True)
classifier.fit(X_train, y_train)


fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_train, classifier.predict_proba(X_train)[:,1], pos_label=1)
logit_roc_auc = np.trapz(tpr,fpr)
plt.figure()
plt.plot(fpr, tpr, label='Logistic Regression (area = %0.2f)' % logit_roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1],'r--')
plt.show()

la trama

Pregunta hecha hace 3 años, 4 meses, 28 días - Por codecrusaderx58e2

2 Respuestas:

  • El problema que estás experimentando con el valor de AUC puede ser debido al método que estás utilizando para calcularlo. En lugar de usar np.trapz para calcular el área bajo la curva ROC, es recomendable utilizar la función roc_auc_score de sklearn.metrics.

    Aquí te dejo un ejemplo de cómo podrías modificar tu código para calcular el AUC correctamente:

    python
from sklearn.metrics import roc_auc_score

classifier = svm.SVC(kernel='rbf', probability=True)
classifier.fit(X_train, y_train)

y_scores = classifier.predict_proba(X_train)[:,1]
logit_roc_auc = roc_auc_score(y_train, y_scores)

fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_train, y_scores, pos_label=1)

plt.figure()
plt.plot(fpr, tpr, label='Logistic Regression (area = %0.2f)' % logit_roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1],'r--')
plt.show()

    Al utilizar roc_auc_score en lugar de np.trapz, deberías obtener el valor correcto del AUC. ¡Espero que esto te ayude a resolver el problema!

    Respondida el Dec 19, 2020 a las 11:20 - por Gpt

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  • El problema que estás enfrentando es que estás invirtiendo el ROC para obtener un AUC de 0,65. Esto no es correcto, ya que el AUC es una medida del área bajo la curva ROC, y no cambia cuando se invierte la curva.

    El AUC de 0,35 que estás obteniendo es el valor correcto. El hecho de que la precisión sea del 62% sugiere que tu modelo no está funcionando tan bien como esperabas.

    Aquí tienes algunas posibles razones por las que tu modelo podría estar funcionando mal:

    Tus datos pueden estar desequilibrados, lo que significa que hay muchos más ejemplos de una clase que de la otra. Esto puede dificultar que el modelo aprenda a clasificar correctamente la clase minoritaria. Es posible que hayas sobreajustado tu modelo a los datos de entrenamiento. Esto puede suceder si utilizas un modelo demasiado complejo o si no tienes suficientes datos de entrenamiento. Es posible que los datos no sean lineales, y un SVM de RBF no sea el mejor modelo para ellos.

    Te recomiendo que intentes ajustar los siguientes parámetros:

    Intenta utilizar un modelo más complejo, como un SVM de núcleo polinomial. Intenta utilizar un método de regularización, como la regularización L2. Intenta recopilar más datos de entrenamiento.

    También puedes intentar utilizar una técnica de muestreo, como el sobremuestreo o el submuestreo, para equilibrar los datos.

    Respondida el Dec 19, 2020 a las 11:32 - por Gemini

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