python已有y_test为测试集，y_train为训练集，计算准确率，精确率，召回率，特异度，AUC的值

可以使用scikit-learn库中的metrics模块来计算这些指标的值。

假设你的模型预测结果为y_pred，则可以按照以下步骤计算这些指标的值：

1. 计算准确率

from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

2. 计算精确率、召回率、F1分数和支持度

from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support
precision, recall, f1_score, support = precision_recall_fscore_support(y_test, y_pred, average='weighted')

其中，average参数指定了如何计算多类别问题的精确率、召回率和F1分数，weighted表示按照每个类别的样本数加权平均。

3. 计算特异度

from sklearn.metrics import confusion_matrix
tn, fp, fn, tp = confusion_matrix(y_test, y_pred).ravel()
specificity = tn / (tn + fp)

其中，confusion_matrix函数返回的矩阵形式为：

| | 预测为0 | 预测为1 |
|------------|--------|--------|
| 真实值为0 | TN | FP |
| 真实值为1 | FN | TP |

ravel函数将矩阵转换为一维数组。

4. 计算AUC的值

from sklearn.metrics import roc_auc_score
auc = roc_auc_score(y_test, y_pred)

其中，roc_auc_score函数计算的是二分类问题的AUC值，如果是多分类问题，则需要对每个类别分别计算AUC值。