anomaly_image_auroc — SPC `anomaly_eval` op

• Datenarten: signal × signal → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.anomaly_image_auroc(scores, labels) (die Implementierung direkt: import anomeval; anomeval.anomaly_image_auroc(scores, labels); aus dem Register: opsspc.get("anomaly_image_auroc"))

Verwendung

AUROC auf Bildebene aus einem Anomaliewert je Bild und einer Gut/Schlecht-Kennung je Bild (table).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

scores is a 1-D array (higher = more anomalous), labels the same length with 1 / True = defective. Exact Mann–Whitney statistic with mid-ranks for ties (Hanley & McNeil

1982): the probability that a random defective image outscores a random good one, ties counting 1/2. Returns auroc, n_pos, n_neg.

Raises ValueError on empty / mismatched / non-finite input, non-binary labels, or when all images carry the same label (AUROC undefined).

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• anomaly_eval_metrics — py -3.11 examples/anomaly_eval_metrics.py

• poc_good_sample_variation_model — py -3.11 examples/poc_good_sample_variation_model.py

• poc_patch_anomaly — py -3.11 examples/poc_patch_anomaly.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

msa_anova_table · msa_gauge_rr · msa_bias_linearity · msa_attribute_agreement · gum_standard_uncertainty · gum_propagate · gum_expanded · gum_monte_carlo

Gleiche Kategorie (`anomaly_eval`)

anomaly_pixel_auroc · anomaly_pro · anomaly_region_overlap · anomaly_pixel_f1_max · anomaly_image_f1_max · anomaly_operating_point

*Provenance: anomeval.py — SPC Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

anomaly_image_auroc — SPC anomaly_eval op