sklearn 计算auc代码
时间: 2023-07-12 10:29:51 浏览: 56
下面是使用sklearn计算AUC的代码示例:
```python
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:
```python
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。
python计算auc的代码
以下是一个用Python计算AUC的示例代码:
```python
from sklearn.metrics import roc_auc_score
# 假设有真实标签和预测概率
y_true = [0, 1, 1, 0, 1]
y_pred = [0.1, 0.8, 0.6, 0.3, 0.9]
# 使用sklearn中的roc_auc_score函数计算AUC
auc = roc_auc_score(y_true, y_pred)
print("AUC:", auc)
```
在这个例子中,`y_true`是真实标签(0表示负例,1表示正例),`y_pred`是预测的概率(介于0和1之间)。然后,使用`roc_auc_score`函数从`sklearn.metrics`模块计算AUC。最后,将计算得到的AUC值打印出来。
请注意,这个示例使用了`sklearn.metrics`模块中的`roc_auc_score`函数来计算AUC。你可以根据自己的需求导入适当的模块和函数来计算AUC。