NameError: name 'auc' is not defined

这个错误通常表示你没有正确地导入需要使用的库或函数。在这种情况下，你可能没有正确地导入 `auc` 函数。

你可以尝试在代码的开头添加以下导入语句：

from sklearn.metrics import auc

这将从 `sklearn.metrics` 库中导入 `auc` 函数，可以解决这个错误。

相关问题

NameError: name 'roc_auc_score' is not defined

这个错误通常是因为您没有正确导入roc_auc_score函数。请确保您已经从sklearn.metrics导入了roc_auc_score函数。您可以使用以下代码导入它：

from sklearn.metrics import roc_auc_score

如果您已经导入了该函数并且仍然遇到此错误，请检查您的拼写是否正确，并确保您的代码中没有任何语法错误。

AttributeError: predict_proba is not available when probability=False

当你遇到`AttributeError: predict_proba is not available when probability=False`这样的错误时，这意味着你在尝试从一个不支持概率预测的模型对象上调用`predict_proba()`函数。在`scikit-learn`中，一些模型默认不提供概率估计，例如线性回归（Linear Regression）或决策树（Decision Trees），它们通常只有`predict()`方法来返回预测结果。

如果你想要得到每个样本属于各个类别的概率预测，你需要确保你在构建模型时设置了`probability=True`或选择了支持概率预测的模型，比如支持向量机（SVM）的`SVC`对象，如果设置为`probability=True`，它会返回预测的概率分布。

例如，在使用`SVC`模型时，正确的代码应该是这样：

model = SVC(kernel='your_kernel', C=your_C, probability=True)  # 确保probability参数设为True
y_probas = model.predict_proba(X_test_scaled)

如果你确实想获取概率预测并且你的模型不支持，那么你可能需要查看文档了解如何手动创建概率模型，或者更换到支持概率预测的其他算法。如果你的目的是为了计算某个指标依赖于概率，比如ROC-AUC，那么你需要直接使用`predict`方法，并且可能需要调整你的评估策略。