AUC值代码
时间: 2023-07-09 13:06:42 浏览: 58
以下是计算AUC值的Python代码示例:
```python
from sklearn.metrics import roc_auc_score
y_true = [0, 1, 0, 1, 0, 1]
y_scores = [0.2, 0.8, 0.3, 0.7, 0.4, 0.6]
auc = roc_auc_score(y_true, y_scores)
print(auc)
```
在这个示例中,`y_true`是真实标签(0或1),`y_scores`是模型的预测概率分数。`roc_auc_score`函数将计算出ROC曲线下的面积,即AUC值。在这个示例中,输出将是0.75。
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:
```python
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。
auc计算代码
以下是Python中计算AUC的示例代码,使用了`roc_auc_score`函数:
```python
from sklearn.metrics import roc_auc_score
# 假设y_pred和y_true分别是模型的预测值和真实值
y_pred = [0.2, 0.4, 0.6, 0.8]
y_true = [0, 0, 1, 1]
# 计算AUC
auc = roc_auc_score(y_true, y_pred)
print(auc)
```
在这个示例中,我们使用 scikit-learn 库中的 `roc_auc_score` 函数计算 AUC。`y_pred` 是模型的预测值列表,`y_true` 是真实值列表。函数将返回计算得到的 AUC 值。