roc_auc_score

roc_auc_score是一种用于二分类问题的性能评估指标，它评估的是模型预测的正样本得分高于负样本得分的概率。ROC曲线是以False Positive Rate（FPR）为横轴，True Positive Rate（TPR）为纵轴的曲线，roc_auc_score是ROC曲线下的面积，范围在0到1之间，越接近1代表模型性能越好。通常，roc_auc_score越高，模型对正负样本的区分能力就越强。