auc计算代码
时间: 2023-12-09 13:04:33 浏览: 28
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。
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sklearn 计算auc代码
下面是使用sklearn计算AUC的代码示例:
```python
from sklearn.metrics import roc_auc_score
# 构造样本数据
y_true = [0, 0, 1, 1]
y_scores = [0.1, 0.4, 0.35, 0.8]
# 计算AUC
auc = roc_auc_score(y_true, y_scores)
print('AUC:', auc)
```
其中,`y_true`为真实标签,`y_scores`为预测得分。`roc_auc_score`函数返回的是计算得到的AUC值。
python计算auc的代码
以下是一个用Python计算AUC的示例代码:
```python
from sklearn.metrics import roc_auc_score
# 假设有真实标签和预测概率
y_true = [0, 1, 1, 0, 1]
y_pred = [0.1, 0.8, 0.6, 0.3, 0.9]
# 使用sklearn中的roc_auc_score函数计算AUC
auc = roc_auc_score(y_true, y_pred)
print("AUC:", auc)
```
在这个例子中,`y_true`是真实标签(0表示负例,1表示正例),`y_pred`是预测的概率(介于0和1之间)。然后,使用`roc_auc_score`函数从`sklearn.metrics`模块计算AUC。最后,将计算得到的AUC值打印出来。
请注意,这个示例使用了`sklearn.metrics`模块中的`roc_auc_score`函数来计算AUC。你可以根据自己的需求导入适当的模块和函数来计算AUC。