auc(tpr,fpr)和auc(fpr,tpr)有什么区别，值相等吗，解释一下这两个指标哪一个是求auc值得指标

这两个指标都是用来计算ROC曲线下面积（AUC）的，但是顺序不同。auc(tpr,fpr)是真正率（TPR）在纵轴，假正率（FPR）在横轴时的AUC值，而auc(fpr,tpr)则是反过来的，即横轴为TPR，纵轴为FPR。这两个指标的值相等，但是在不同场合下可能会使用不同的指标。通常情况下，auc(tpr,fpr)是常用的求AUC值的指标。

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auc(tpr,fpr)和auc(fpr,tpr)有什么区别解释一下这两个指标

这两个指标都是用来评估二分类模型的性能，但是它们的计算方法不同。auc(tpr,fpr)计算的是ROC曲线下的面积，其中tpr表示真阳率（即真实正例中被正确预测为正例的比例），fpr表示假阳率（即真实负例中被错误预测为正例的比例）；而auc(fpr,tpr)计算的是ROC曲线上方的面积，其中fpr表示假阳率，tpr表示真阳率。这两个指标的结果是相同的，只是计算方法不同。

auc(fpr, tpr)和roc_auc_score是一样的吗

auc(fpr, tpr)和roc_auc_score都是用来评估二分类模型性能的指标。其中，auc(fpr, tpr)是根据模型预测的正类概率和负类概率计算出来的ROC曲线下的面积，而roc_auc_score是直接根据分类器的预测结果和真实标签计算出来的ROC曲线下的面积。因此，它们是等价的。通常情况下，我们可以使用sklearn.metrics中的roc_auc_score函数来计算模型的AUC值，这个函数会自动计算ROC曲线下的面积，并返回一个AUC值。