混淆矩阵计算auc的代码

根据提供的引用内容，可以看出计算AUC的代码是通过使用sklearn库中的roc_auc_score函数来计算的。具体的代码如下所示：

from sklearn.metrics import roc_auc_score

# 假设y_true是真实标签，y_score是预测得分
auc = roc_auc_score(y_true, y_score)

其中，y_true是真实的标签，y_score是预测的得分。这个函数会返回计算得到的AUC值。

另外，还提供了另外两种计算AUC的方法，分别是通过计算ROC曲线下的面积（calcAUC_byRocArea）和通过比较概率（calcAUC_byProb）来计算AUC。这些方法的具体实现没有提供，所以无法给出相应的代码。

请注意，以上代码只是示例，具体的实现可能会根据具体的需求和数据格式有所不同。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [混淆矩阵、ROC、AUC 学习记录](https://blog.csdn.net/weixin_44912030/article/details/127291953)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [AUC计算的两种实现方式以及python代码](https://blog.csdn.net/weixin_43264415/article/details/99072092)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]