sklearn 计算auc代码

下面是使用sklearn计算AUC的代码示例：

from sklearn.metrics import roc_auc_score

# 构造样本数据
y_true = [0, 0, 1, 1]
y_scores = [0.1, 0.4, 0.35, 0.8]

# 计算AUC
auc = roc_auc_score(y_true, y_scores)

print('AUC:', auc)

其中，`y_true`为真实标签，`y_scores`为预测得分。`roc_auc_score`函数返回的是计算得到的AUC值。

相关问题

sklearn计算auc

在scikit-learn中，可以使用`roc_auc_score`函数来计算二分类问题的AUC值。该函数需要输入真实标签和预测标签，返回一个AUC值。

以下是一个简单的示例代码：

from sklearn.metrics import roc_auc_score

y_true = [0, 0, 1, 1]
y_scores = [0.1, 0.4, 0.35, 0.8]

auc = roc_auc_score(y_true, y_scores)
print(auc)

输出结果为：

0.75

其中，`y_true`是真实标签，`y_scores`是预测标签（即模型输出的概率值），`auc`是计算得到的AUC值。

需要注意的是，`roc_auc_score`函数只适用于二分类问题。对于多分类问题，可以使用`roc_auc_score`的变体`multi_class='ovr'`来计算每个类别的AUC值，并对它们进行平均。

sklearn.metrics怎么计算auc

在`sklearn.metrics`模块中，计算ROC曲线下面积（Area Under the Curve，简称AUC）的函数是`roc_auc_score`。ROC曲线是反映敏感性和特异性连续变量的评价指标，它通过计算不同阈值下真正例率（True Positive Rate, TPR）与假正例率（False Positive Rate, FPR）的曲线来评估模型分类性能。AUC值越接近1，表示模型的分类能力越强；AUC值接近0.5，表示模型的分类能力接近随机。

使用`roc_auc_score`时，需要传入两个参数：实际的二分类结果（通常为0和1）和模型预测的概率值（即正类的概率）。对于多分类问题，可以通过参数`multi_class`来指定不同的处理策略，例如"ovr"表示一对剩余（One-vs-Rest），"ovo"表示一对一（One-vs-One）。

一个简单的例子代码如下：

from sklearn.metrics import roc_auc_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import numpy as np

# 假设y_true是真实标签的数组，y_scores是模型预测的概率数组
y_true = np.array([1, 0, 1, 1, 0])
y_scores = np.array([0.9, 0.2, 0.5, 0.7, 0.1])

# 计算auc
auc_score = roc_auc_score(y_true, y_scores)
print(auc_score)

需要注意的是，`roc_auc_score`默认处理二分类问题，如果要处理多分类问题，需要设置`multi_class`参数，并且当`y_true`中包含多个类别标签时，必须同时设置`average`参数来指定平均方式，如"macro"、"weighted"等。