evaluate无法求auc

在PyCaret中，`evaluate()` 函数主要用于评估模型的性能，它支持多种内置的评估指标，包括但不限于准确率、召回率、F1分数等。如果你想直接计算ROC曲线下面积（AUC）作为评估指标，虽然`evaluate()`本身并不直接提供AUC计算，但它通常用于展示模型的整体性能，而不是直接生成AUC值。

如果你想要计算AUC值，你需要手动使用`predict_proba()`或`predict_log_proba()`方法得到模型的概率预测，然后使用`sklearn.metrics.roc_auc_score()`函数。这里是示例：

from sklearn.metrics import roc_auc_score
from pycaret.datasets import get_data

# 加载数据集并划分训练集和测试集
data = get_data('iris')
X_train, y_train = data.drop('species', axis=1), data['species']

# 训练模型
model = create_model('logistic_regression')  # 使用示例模型

# 预测概率
y_pred_prob = model.predict_proba(X_test)

# 计算AUC
auc = roc_auc_score(y_test, y_pred_prob[:, 1])  # 对于二分类问题，一般取第二列（正类别的概率）
print(f"AUC: {auc}")

在这个例子中，`y_pred_prob[:, 1]`代表正类别的概率，`roc_auc_score()`函数则返回对应的真实标签`y_test`和预测概率之间的AUC。