python实现AUC和ACC

AUC和ACC是衡量分类模型性能的指标，可以使用Python实现。

首先，AUC（Area Under the Curve）是ROC曲线下的面积，可以使用sklearn库中的roc_auc_score函数来计算。

例如，假设我们有真实标签y_true和模型预测的概率值y_pred：

from sklearn.metrics import roc_auc_score

auc = roc_auc_score(y_true, y_pred)
print('AUC:', auc)

接下来，ACC（Accuracy）是分类模型预测正确的样本数与样本总数的比例，可以使用sklearn库中的accuracy_score函数来计算。

例如，假设我们有真实标签y_true和模型预测的类别y_pred：

from sklearn.metrics import accuracy_score

acc = accuracy_score(y_true, y_pred)
print('ACC:', acc)

注意，这些函数的输入参数需要是一维数组或者列表。如果是二维数组，则需要先将其转换为一维数组。