以最大测试集AUC为评价指标，用深度学习模型做二分类预测的代码，同时要考虑到标签中0的数量比1多

下面是一个基于Keras的二分类模型预测代码，使用了class_weight参数来解决标签中0的数量比1多的问题，并使用sklearn.metrics中的roc_auc_score函数计算最大测试集AUC：

from keras.models import load_model
from sklearn.metrics import roc_auc_score

# 加载训练好的模型
model = load_model('model.h5')

# 对测试集进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算最大测试集AUC
class_weight = {0: 1., 1: 10.} # 标签0的权重为1，标签1的权重为10
auc = roc_auc_score(y_test, y_pred, average='weighted', sample_weight=[class_weight[y] for y in y_test], max_fpr=0.2)

print('最大测试集AUC:', auc)

其中，max_fpr参数指定了最大的假正例率，即计算AUC时只考虑假正例率小于等于该值的样本，从而得到最大测试集AUC。其他参数和前面的代码相同。

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以最小测试集AUC为评价指标，用深度学习做二分类预测的代码，要考虑到标签中0的数量比1多

下面是一个基于Keras的二分类模型预测代码，使用了class_weight参数来解决标签中0的数量比1多的问题，并使用sklearn.metrics中的roc_auc_score函数计算最小测试集AUC：

from keras.models import load_model
from sklearn.metrics import roc_auc_score

# 加载训练好的模型
model = load_model('model.h5')

# 对测试集进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算最小测试集AUC
class_weight = {0: 1., 1: 10.} # 标签0的权重为1，标签1的权重为10
auc = roc_auc_score(y_test, y_pred, average='weighted', sample_weight=[class_weight[y] for y in y_test])

print('最小测试集AUC:', auc)

其中，sample_weight参数的作用是为样本设置不同的权重，这里根据标签设置不同的权重。average参数指定了计算AUC的方法，这里使用weighted方法计算加权平均值，从而得到最小测试集AUC。

以最小测试集AUC为评价指标，用深度学习做二分类任务，要考虑到标签中0的数量比1多，，给出代码

下面是一个简单的基于Keras的二分类模型代码，使用了class_weight参数来解决标签中0的数量比1多的问题：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=X_train.shape[1], activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

class_weight = {0: 1., 1: 10.} # 标签0的权重为1，标签1的权重为10

model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, class_weight=class_weight)

其中，class_weight参数的作用是为每个类别设置不同的权重，这里标签0的权重为1，标签1的权重为10，这样模型会更关注于较少的正例，从而提高AUC。