evaluator= BinaryClassificationEvaluator(rawPredictionCol=sel_col, metricName= "areaUnderROC")

这段代码是用来评估二分类模型的性能，其中使用了一个名为BinaryClassificationEvaluator的评估器。这个评估器的输入是模型预测结果的原始输出列（rawPredictionCol），输出是ROC曲线下面积（areaUnderROC）这一指标。ROC曲线下面积越接近1，表示模型的性能越好。

相关问题

evaluator = BinaryClassificationEvaluator(labelCol='chd')

`BinaryClassificationEvaluator`是一个Spark MLlib中的二分类评估器，用于评估二分类模型的性能。传入该评估器的参数有：

- `labelCol`：指定目标变量列名，默认为"label"；
- `rawPredictionCol`：指定原始预测值（即模型输出的未经转换的预测值）列名，默认为"rawPrediction"；
- `metricName`：指定评估指标名称，默认为"areaUnderROC"，即计算ROC曲线下的面积。

在你提供的代码中，该评估器的目标变量列名为"chd"，评估指标为ROC曲线下的面积（即AUC）。该评估器用于评估模型对测试集的预测性能，计算模型的AUC值。

coco_evaluator = CocoEvaluator(coco, iou_types)

这段代码创建了一个名为`coco_evaluator`的`CocoEvaluator`对象。

`CocoEvaluator`是一个用于评估COCO格式数据集上目标检测结果的评估器。它接受两个参数：`coco`和`iou_types`。

- `coco`是与COCO API兼容的接口对象，用于加载和处理COCO格式的标注数据。
- `iou_types`是一个包含IoU类型的列表，用于指定在评估过程中使用的IoU类型（如边界框的IoU）。

以下是一个可能的实例化示例：

coco = COCO(annotation_file)  # 使用COCO API加载标注文件
iou_types = ["bbox"]  # 使用边界框IoU进行评估

coco_evaluator = CocoEvaluator(coco, iou_types)

在上述示例中，我们使用COCO API加载了一个标注文件，然后创建了一个包含边界框IoU类型的列表。最后，我们使用`CocoEvaluator`类将加载的接口对象和IoU类型列表传递给构造函数，创建了一个名为`coco_evaluator`的评估器对象。

如果还有其他问题，请随时提问。