bp神经网络auc代码

BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种常用的机器学习模型，用于解决分类和回归问题。AUC（Area Under the Curve），也称为曲线下面积，是用来评估二分类模型性能的一个指标，特别是对于不平衡数据集。

在Python中，如果你想要计算基于BP神经网络预测结果的AUC值，你可以使用sklearn库，它是Python中最常用的数据分析和机器学习工具。以下是一个简单的示例：

from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.metrics import roc_auc_score
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设你已经有了数据X (特征) 和 y (标签)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建一个BP神经网络模型
model = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10, 10), activation='relu', solver='adam')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred_proba = model.predict_proba(X_test)[:, 1]  # 取出正类的概率

# 计算AUC值
auc_value = roc_auc_score(y_test, y_pred_proba)
print("AUC Score: ", auc_value)