sklearn调用auc
时间: 2023-10-04 22:13:10 浏览: 29
的方法是什么?
您可以使用 "from sklearn.metrics import roc_auc_score" 来导入 roc_auc_score 方法,并使用 "roc_auc_score(y_true, y_score)" 来计算 AUC 分数。其中,y_true 是真实标签,y_score 是分类器的预测概率。
相关问题
from sklearn.metrics import auc 的用法
你可以使用`from sklearn.metrics import auc`来导入`auc`函数。这函数通常用于计算ROC曲线下面积,也就是AUC(Area Under Curve)。AUC是一种常用的性能度量指标,用于评估二分类器的质量。
使用该函数时,你需要提供真实标签和预测概率值作为输入。例如,假设你有一个二分类问题的真实标签`y_true`和预测概率值`y_score`,你可以通过调用`auc(y_true, y_score)`来计算AUC。
请注意,`y_score`是预测模型输出的概率值,而不是类别标签。如果你只有类别标签的预测结果,你需要使用相应的分类器方法(如`predict_proba()`)来获取概率值。
希望这个解答对你有帮助!如果你还有其他问题,请随时提问。
python中AUC怎么调用
在Python中,可以使用scikit-learn库中的`roc_auc_score`函数来计算AUC。该函数需要两个参数:实际标签和预测概率。
下面是一个示例:
```python
from sklearn.metrics import roc_auc_score
y_true = [0, 1, 0, 1]
y_pred = [0.2, 0.8, 0.4, 0.6]
auc = roc_auc_score(y_true, y_pred)
print(auc)
```
输出结果为:0.75。
其中,`y_true`是实际标签(0表示负样本,1表示正样本),`y_pred`是对应的预测概率。`roc_auc_score`函数会返回计算得到的AUC值。