roc_auc_score如何导入

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

roc_auc_score（）和mulroc_auc_score

（）的区别是什么？

roc_auc_score（）是用于计算二分类问题中AUC（Area Under the Curve）的函数，而mulroc_auc_score（）是用于计算多分类问题中AUC的函数。mulroc_auc_score（）将多个类别分别作为阳性和阴性，将每个类别与其它所有类别进行比较，并计算每个类别的ROC曲线下的面积，最终得出的AUC值是所有类别的AUC值的平均值。

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。