怎么利用k折交叉方法算auc请写出代码

以下是一个示例Python代码，可以使用k折交叉验证方法计算AUC：

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
import numpy as np

# 训练集和标签
X_train = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5], [5, 6], [6, 7], [7, 8], [8, 9], [9, 10], [10, 11]])
y_train = np.array([0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1])

# 5折交叉验证
skf = StratifiedKFold(n_splits=5)
auc_scores = []

for train_index, test_index in skf.split(X_train, y_train):
    X_train_fold, X_test_fold = X_train[train_index], X_train[test_index]
    y_train_fold, y_test_fold = y_train[train_index], y_train[test_index]

    # 在训练集上训练模型
    model.fit(X_train_fold, y_train_fold)

    # 在验证集上进行预测，并计算AUC值
    y_pred_prob = model.predict_proba(X_test_fold)[:, 1]
    fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test_fold, y_pred_prob)
    roc_auc = auc(fpr, tpr)
    auc_scores.append(roc_auc)

# 计算平均AUC值
mean_auc = np.mean(auc_scores)
print("Mean AUC:", mean_auc)

在这个示例代码中，使用了Scikit-learn库提供的StratifiedKFold方法进行5折交叉验证，其中X_train和y_train分别代表训练集和标签。在每次交叉验证中，使用训练集训练模型，并在验证集上进行预测。预测结果通过roc_curve方法计算ROC曲线，最后使用auc方法计算AUC值。最后将所有AUC值的平均值作为最终的AUC值。