如何计算整个时期的 roc auc 分数，如平均准确度？
How to calculate roc auc score for the whole epoch like avg accuracy?
我正在 PyTorch 中实施训练循环，对于指标，我想使用 sklearn.metrics.roc_auc_score 的 ROC AUC 分数。
我可以使用 sklearn 的实现来计算单个预测的分数，但很难想象如何使用它来计算整个时期的平均分数。谁能把我推向正确的方向？
函数中的y_true和y_score,可以是一维数组，所以如果收集整个epoch的值，可以直接调用函数。请注意，如果您进行多标签 class 化，则需要分别计算每个 class 的 ROC AUC 分数。
我正在 PyTorch 中实施训练循环，对于指标，我想使用 sklearn.metrics.roc_auc_score 的 ROC AUC 分数。
我可以使用 sklearn 的实现来计算单个预测的分数，但很难想象如何使用它来计算整个时期的平均分数。谁能把我推向正确的方向？
y_true和y_score,可以是一维数组，所以如果收集整个epoch的值，可以直接调用函数。请注意，如果您进行多标签 class 化，则需要分别计算每个 class 的 ROC AUC 分数。