roc_auc和auc_roc区别

实际上，roc_auc和auc_roc是同一个指标，都是用来评估二分类模型性能的指标。ROC (Receiver Operating Characteristic) 曲线是反映分类模型在不同阈值下的真正例率 (TPR) 与假正例率 (FPR) 之间的关系曲线，AUC (Area Under Curve) 则是 ROC 曲线下的面积大小。因此，roc_auc和auc_roc都是表示 ROC 曲线下的面积大小，只不过表述顺序不同而已。

相关问题

df = pd.DataFrame() df['model'] = model df['Roc_auc'] = roc_auc df['train_score'] = train_score df['test_score'] = test_score df Out[74]: model Roc_auc train_score test_score 0 DecisionTree 0.832536 0.982522 0.844444 1 KNeighbors 0.661085 0.717853 0.700000

这段代码中，首先创建了一个空的DataFrame对象，然后将模型、ROC曲线下面积，训练集得分和测试集得分分别作为数据列添加到DataFrame中。最后，通过打印输出DataFrame，展示了所有模型在不同评价指标下的表现情况，包括在训练集和测试集上的得分以及使用ROC曲线下面积作为评价指标的预测结果。从输出结果可以看出，DecisionTree模型在所有指标下的表现均优于KNeighbors模型。

roc_auc_score和auc的区别

roc_auc_score和auc都是用来评估分类模型效果的指标，但是它们的计算方法和应用场景略有不同。

ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）是一种用于评估二分类模型效果的工具，它是以真正率（True Positive Rate）为纵坐标，假正率（False Positive Rate）为横坐标，绘制出的一条曲线，ROC曲线下的面积被称为AUC（Area Under Curve），AUC值越大，模型的分类效果越好。roc_auc_score就是用来计算AUC值的函数。

而AUC（Area Under Curve）是ROC曲线下的面积，它是一个介于0~1之间的值，AUC越接近1，说明模型的分类效果越好。AUC的计算方法是对ROC曲线下的面积进行积分计算得到的。

因此，roc_auc_score是用来计算AUC值的函数，而AUC是ROC曲线下的面积，是一种用于评估分类模型效果的指标。