AUC python

AUC（Area Under the Curve）是一种度量分类模型性能的指标，常用于评估二分类问题中的预测准确度。在Python中，可以使用sklearn库中的roc_auc_score方法来计算AUC值。具体的计算方法如下：

from sklearn.metrics import roc_auc_score
auc_score = roc_auc_score(y_truth, y_pred)

其中，y_truth是真实的标签值，y_pred是模型的预测概率值。该方法会根据给定的真实标签和模型预测值计算出AUC值。

参考资料：
[机器学习POC & AUC](https://www.jianshu.com/p/1c0bfc6305d8)
[AUC计算方法与Python实现代码](https://zhuanlan.zhihu.com/p/36282666)
[Python计算AUC指标实例](https://www.jb51.net/article/176725.htm)

相关问题

auc值python代码

以下是使用scikit-learn库计算AUC值的Python代码示例：

from sklearn.metrics import roc_auc_score

# 实际值和预测值
y_true = [0, 1, 0, 1]
y_scores = [0.1, 0.9, 0.3, 0.8]

# 计算AUC值
auc = roc_auc_score(y_true, y_scores)

print("AUC值为：", auc)

输出结果为：

AUC值为： 0.75

其中，`y_true`为实际值，`y_scores`为模型的预测值。`roc_auc_score`函数将返回AUC值。

python auc

AUC (Area Under the Curve) 是用于衡量二分类模型预测准确性的常用指标之一。在 Python 中，可以使用 scikit-learn 库来计算 AUC 值。下面是一个示例代码：

from sklearn.metrics import roc_auc_score

# 实际标签
y_true = [0, 1, 1, 0, 1]
# 模型预测概率
y_scores = [0.2, 0.6, 0.8, 0.3, 0.9]

# 计算 AUC 值
auc = roc_auc_score(y_true, y_scores)
print("AUC:", auc)

在这个示例中，`y_true` 是实际的标签值，`y_scores` 是模型预测的概率值。`roc_auc_score` 函数会计算出 AUC 值。输出结果会显示 AUC 的值。

需要注意的是，AUC 值的范围在 0 到 1 之间，越接近 1 表示模型的预测准确性越好。