auc(fpr, tpr)和roc_auc_score是一样的吗

auc(fpr, tpr)和roc_auc_score都是用来评估二分类模型性能的指标。其中，auc(fpr, tpr)是根据模型预测的正类概率和负类概率计算出来的ROC曲线下的面积，而roc_auc_score是直接根据分类器的预测结果和真实标签计算出来的ROC曲线下的面积。因此，它们是等价的。通常情况下，我们可以使用sklearn.metrics中的roc_auc_score函数来计算模型的AUC值，这个函数会自动计算ROC曲线下的面积，并返回一个AUC值。

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解释代码fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred) auc = roc_auc_score(y_test, y_pred)

这行代码是在 Python 中利用 scikit-learn 库中的 roc_curve() 和 roc_auc_score() 函数计算二分类模型的 ROC 曲线和 AUC 值。ROC 曲线是一种用于展示分类器性能的图形，横轴是假正例率（false positive rate，FPR），纵轴是真正例率（true positive rate，TPR），AUC（Area Under Curve）则是 ROC 曲线下的面积，是一个衡量分类器性能的指标。

在这个例子中，roc_curve() 函数的参数设置如下：
- y_test：测试集的真实标签值。
- y_pred：测试集上的预测概率值或者决策函数值。

roc_curve() 函数会计算出不同阈值下的 FPR 和 TPR 值，并返回一个包含三个数组的元组 (fpr, tpr, thresholds)，分别表示 FPR、TPR 和阈值的值。接着，roc_auc_score() 函数的参数也是 y_test 和 y_pred，用于计算 ROC 曲线下的面积 AUC。

通过计算 ROC 曲线和 AUC 值，我们可以评估二分类模型的性能，AUC 值越大，模型的分类性能越好。同时，ROC 曲线可以帮助我们选择合适的分类阈值，从而平衡分类器的精度和召回率。

roc_auc_score设置的默认阈值是多少

在scikit-learn库中，`roc_auc_score`函数并没有设置默认阈值，它是基于模型对样本的预测概率进行评估的。具体来说，`roc_auc_score`函数会计算出二分类模型的ROC曲线下的面积（AUC），而不需要指定特定的阈值。

在计算AUC时，`roc_auc_score`函数会将预测概率作为输入，并根据这些概率计算出模型在不同分类阈值下的TPR和FPR。然后，它会对这些TPR和FPR值进行插值和积分，得到ROC曲线下的面积。

因此，在使用`roc_auc_score`函数时，你不需要设置特定的阈值，它会自动根据预测概率计算出AUC值。