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Provide multi-class AUC ROC

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#1,482 opened on 2022年5月19日

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説明

Scikit-learn provides multi-class options for area under curve: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.roc_auc_score.html

We should provide the most common ones, such as the OVO Macro averaging used by Auto-Gluon.

コントリビューターガイド

技術スタック
python
領域
machine learningdata
Issue 種別
feature
難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。
3
推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。
1-2 days
活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。
stale
明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。
mostly clear
前提条件
Pythonscikit learn metricsAUC concepts
初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。
55
調査方針
The issue requests adding multi class AUC ROC support to auto sklearn, specifically OVO macro averaging as used in Auto Gluon. The body links to scikit learn's roc auc score documentation and Auto Gluon's implementation. To implement, study the scikit learn function and the Auto Gluon code referenced (https://github.com/awslabs/autogluon/blob/0b38dde5f698dbadfa1ce76aabda14505d9e3ead/core/src/autogluon/core/metrics/ init .py#L443). Then add a similar metric to auto sklearn's metrics module, ensuring compatibility with its evaluation framework.
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