roc_auc_score和auc的区别

roc_auc_score是用于计算二分类问题中ROC曲线下的面积（AUC）的函数，而AUC是ROC曲线下的面积。ROC曲线是一条以假阳性率（FPR）为横坐标，真阳性率（TPR）为纵坐标的曲线，用于评估二分类模型的性能。AUC是ROC曲线下的面积，其取值范围在.5到1之间，越接近1表示模型性能越好。roc_auc_score函数可以计算出模型的AUC值，用于评估模型的性能。

相关问题

accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_auc_score

这些都是常见的用于评估分类模型性能的指标。其中，accuracy_score 表示分类器正确预测样本的比例；precision_score 表示被分类器预测为正例的样本中真正是正例的比例；recall_score 表示真正是正例的样本中被分类器预测为正例的比例；f1_score 是 precision_score 和 recall_score 的调和平均数；roc_auc_score 是根据分类器的正例预测值排序后，计算ROC曲线下面积的指标。

roc_auc_score函数和auc函数的区别

roc_auc_score函数和auc函数都是用来计算ROC曲线下的面积（AUC），但是它们的输入和输出略有不同。

roc_auc_score函数的输入是真实标签和预测标签的概率值，输出是ROC曲线下的面积。

而auc函数的输入是ROC曲线上的假阳率和真阳率，输出是ROC曲线下的面积。

因此，使用roc_auc_score函数需要先计算出预测标签的概率值，而使用auc函数需要先计算出ROC曲线上的假阳率和真阳率。