roc_auc_score()怎么使用

roc_auc_score()是一个用于计算二分类问题中的 ROC 曲线下的面积 (AUC)的函数。这个函数使用方法如下：

from sklearn.metrics import roc_auc_score
roc_auc_score(y_true, y_scores)

其中，y_true是真实标签，可以是0或1；y_scores是分类器预测的概率得分，必须在0到1之间。函数将返回ROC曲线下的面积（AUC）作为输出。

需要注意的是，如果y_scores是分类器的决策函数（decision function），则需要使用参数"predicting probabilities" 参数调整阈值，将决策函数的值转变为概率值。这个调整参数适用于某些分类器如 SVM 和逻辑回归，在这些分类器中，决策函数的值不一定处于0到1之间。

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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。

accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_auc_score

这些都是常见的用于评估分类模型性能的指标。其中，accuracy_score 表示分类器正确预测样本的比例；precision_score 表示被分类器预测为正例的样本中真正是正例的比例；recall_score 表示真正是正例的样本中被分类器预测为正例的比例；f1_score 是 precision_score 和 recall_score 的调和平均数；roc_auc_score 是根据分类器的正例预测值排序后，计算ROC曲线下面积的指标。