roc_auc_score（）和mulroc_auc_score

（）的区别是什么？

roc_auc_score（）是用于计算二分类问题中AUC（Area Under the Curve）的函数，而mulroc_auc_score（）是用于计算多分类问题中AUC的函数。mulroc_auc_score（）将多个类别分别作为阳性和阴性，将每个类别与其它所有类别进行比较，并计算每个类别的ROC曲线下的面积，最终得出的AUC值是所有类别的AUC值的平均值。

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score的区别

roc_auc_score和score都是用来评估模型性能的指标，但是具体含义和使用场景有一些不同。

roc_auc_score是指根据ROC曲线下的面积计算出来的评估指标，它主要用于评估二分类模型的性能。ROC曲线可以用来表示模型在不同阈值下的真正率和假正率之间的权衡关系，而ROC曲线下的面积则反映了模型对正负样本的区分能力，面积越大表示模型的性能越好。roc_auc_score的取值范围为0到1，值越接近1表示模型性能越好。

而score则是一个通用的评估指标，它可以用来评估各种不同类型的模型的性能。具体来说，score的取值范围和含义都是由具体的模型和问题决定的。例如，在线性回归问题中，score通常表示模型的R-squared值，表示模型能够解释响应变量的方差的比例。在分类问题中，score通常表示模型在测试集上的准确率或F1值等指标。

总之，roc_auc_score和score都是用来评估模型性能的指标，但是具体使用哪一个要根据具体的模型和问题来决定。