name 'roc_auc_score' is not defined

这个错误提示意思是：名称“roc_auc_score”未定义。

这可能是因为您没有正确导入相关的库或模块，或者您没有正确命名函数或变量。

如果您想使用“roc_auc_score”函数，请确保已经正确导入相关的库或模块，并且已经正确命名函数或变量。

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。

df = pd.DataFrame() df['model'] = model df['Roc_auc'] = roc_auc df['train_score'] = train_score df['test_score'] = test_score df Out[74]: model Roc_auc train_score test_score 0 DecisionTree 0.832536 0.982522 0.844444 1 KNeighbors 0.661085 0.717853 0.700000

这段代码中，首先创建了一个空的DataFrame对象，然后将模型、ROC曲线下面积，训练集得分和测试集得分分别作为数据列添加到DataFrame中。最后，通过打印输出DataFrame，展示了所有模型在不同评价指标下的表现情况，包括在训练集和测试集上的得分以及使用ROC曲线下面积作为评价指标的预测结果。从输出结果可以看出，DecisionTree模型在所有指标下的表现均优于KNeighbors模型。