Kerasを使用したAUCの計算方法（tf.metrics.aucを使用せず）

以下に、KerasでAUCを計算するいくつかの代替方法を示します。

方法1: 自作のAUC関数を使用する Kerasでは、tf.keras.metrics.Metricクラスを継承して独自のメトリックを作成することができます。以下は、AUCを計算するための独自のメトリッククラスの例です。

import tensorflow as tf
from sklearn.metrics import roc_auc_score
class AUCMetric(tf.keras.metrics.Metric):
    def __init__(self, name='auc', kwargs):
        super(AUCMetric, self).__init__(name=name, kwargs)
        self.true_positives = self.add_weight(name='tp', initializer='zeros')
        self.false_positives = self.add_weight(name='fp', initializer='zeros')
    def update_state(self, y_true, y_pred, sample_weight=None):
        y_true = tf.cast(y_true, tf.bool)
        y_pred = tf.cast(y_pred > 0.5, tf.bool)
        self.true_positives.assign_add(tf.reduce_sum(tf.cast(tf.logical_and(y_true, y_pred), tf.float32)))
        self.false_positives.assign_add(tf.reduce_sum(tf.cast(tf.logical_and(tf.logical_not(y_true), y_pred), tf.float32)))
    def result(self):
        return self.true_positives / (self.true_positives + self.false_positives)
    def reset_states(self):
        self.true_positives.assign(0.)
        self.false_positives.assign(0.)

このメトリッククラスでは、内部的に真陽性と偽陽性を追跡し、update_stateメソッドで更新します。resultメソッドでは、AUCを計算して返します。

使用方法の例:

model = tf.keras.Sequential([...])  # モデルの定義
auc_metric = AUCMetric()
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=[auc_metric])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

方法2: sklearnのroc_auc_score関数を使用する 別の方法として、scikit-learnのroc_auc_score関数を使用してAUCを計算することもできます。以下は、Kerasモデルの予測結果を使用してAUCを計算する例です。

import numpy as np
from sklearn.metrics import roc_auc_score
y_true = np.array([0, 1, 1, 0])  # 真のクラスラベル
y_pred = model.predict(x_test)  # モデルの予測結果
auc = roc_auc_score(y_true, y_pred)
print("AUC:", auc)

方法3: TensorFlowの演算を使用する また、TensorFlowの演算を使用してAUCを計算することもできます。以下は、モデルの予測結果を使用してAUCを計算する例です。

import tensorflow as tf
y_true = tf.constant([0, 1, 1, 0])  # 真のクラスラベル
y_pred = model.predict(x_test)  # モデルの予測結果
auc = tf.metrics.auc(y_true, y_pred)[1]
print("AUC:", auc.numpy())

以上が、KerasでAUCを計算するためのいくつかの方法です。これらの方法を使用して、AUCを正確に計算することができます。