sklearn计算auc
时间: 2023-12-12 08:05:10 浏览: 52
在scikit-learn中,可以使用`roc_auc_score`函数来计算二分类问题的AUC值。该函数需要输入真实标签和预测标签,返回一个AUC值。
以下是一个简单的示例代码:
```python
from sklearn.metrics import roc_auc_score
y_true = [0, 0, 1, 1]
y_scores = [0.1, 0.4, 0.35, 0.8]
auc = roc_auc_score(y_true, y_scores)
print(auc)
```
输出结果为:
```
0.75
```
其中,`y_true`是真实标签,`y_scores`是预测标签(即模型输出的概率值),`auc`是计算得到的AUC值。
需要注意的是,`roc_auc_score`函数只适用于二分类问题。对于多分类问题,可以使用`roc_auc_score`的变体`multi_class='ovr'`来计算每个类别的AUC值,并对它们进行平均。
相关问题
sklearn 计算auc代码
下面是使用sklearn计算AUC的代码示例:
```python
from sklearn.metrics import roc_auc_score
# 构造样本数据
y_true = [0, 0, 1, 1]
y_scores = [0.1, 0.4, 0.35, 0.8]
# 计算AUC
auc = roc_auc_score(y_true, y_scores)
print('AUC:', auc)
```
其中,`y_true`为真实标签,`y_scores`为预测得分。`roc_auc_score`函数返回的是计算得到的AUC值。
sklearn评估auc
在scikit-learn(sklearn)中,评估AUC(Area Under the Curve)是一种常用的模型性能评估指标,特别适用于二分类问题。AUC表示ROC曲线下的面积,ROC曲线是以不同的分类阈值为基础绘制的,横轴是假阳率(False Positive Rate),纵轴是真阳率(True Positive Rate)。
要评估AUC,可以按照以下步骤进行:
1. 首先,使用sklearn中的模型进行训练和预测,得到预测的概率或决策函数值。
2. 然后,使用sklearn中的`roc_curve`函数计算真阳率和假阳率。
3. 接下来,使用`auc`函数计算AUC值。
4. 最后,根据AUC值来评估模型的性能,AUC值越接近1表示模型性能越好。