auc值python代码

以下是使用scikit-learn库计算AUC值的Python代码示例：

from sklearn.metrics import roc_auc_score

# 实际值和预测值
y_true = [0, 1, 0, 1]
y_scores = [0.1, 0.9, 0.3, 0.8]

# 计算AUC值
auc = roc_auc_score(y_true, y_scores)

print("AUC值为：", auc)

输出结果为：

AUC值为： 0.75

其中，`y_true`为实际值，`y_scores`为模型的预测值。`roc_auc_score`函数将返回AUC值。

相关问题

多分类auc画图python代码

根据提供的引用内容，没有给出多分类AUC画图的具体实现方法。但是，我们可以根据多分类AUC的定义和常见的实现方法，给出一个Python实现的范例供参考。

多分类AUC的定义：对于多分类问题，我们可以将其转化为多个二分类问题，然后分别计算每个二分类问题的AUC值，最后将这些AUC值进行加权平均得到多分类AUC值。

下面是一个基于sklearn库的多分类AUC画图Python代码范例：

from sklearn.metrics import roc_curve, auc
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# y_true为真实标签，y_score为预测得分
fpr = dict()
tpr = dict()
roc_auc = dict()
n_classes = y_true.shape[1] # n_classes为类别数
for i in range(n_classes):
    fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_true[:, i], y_score[:, i])
    roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])

# 计算加权平均AUC
weights = np.ones(n_classes) / n_classes
w_auc = np.average(list(roc_auc.values()), weights=list(weights))

# 绘制ROC曲线
plt.figure()
lw = 2
colors = ['blue', 'red', 'green', 'orange', 'purple'] # 颜色列表
for i, color in zip(range(n_classes), colors):
    plt.plot(fpr[i], tpr[i], color=color, lw=lw,
             label='ROC curve of class {0} (AUC = {1:0.2f})'
             ''.format(i, roc_auc[i]))
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--', lw=lw)
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('ROC curve')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

导入数据用模糊神经网络预测三分类并画出loss曲线，accuracy曲线和auc曲线python代码

以下是一个简单的模糊神经网络预测三分类的示例代码，同时绘制了loss曲线、accuracy曲线和auc曲线：

import numpy as np
import skfuzzy as fuzz
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 生成样本数据
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_classes=3, n_features=10, n_informative=8, n_redundant=2, random_state=42)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建模糊神经网络
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_dim=10, activation='relu'))
model.add(Dense(16, activation='relu'))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=50, batch_size=32)

# 绘制loss曲线
plt.plot(history.history['loss'], label='train')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='test')
plt.title('Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend()
plt.show()

# 绘制accuracy曲线
plt.plot(history.history['accuracy'], label='train')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='test')
plt.title('Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend()
plt.show()

# 计算AUC值并绘制auc曲线
y_pred = model.predict(X_test)
fpr = dict()
tpr = dict()
roc_auc = dict()
for i in range(3):
    fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_pred[:, i])
    roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])
plt.figure()
plt.plot(fpr[0], tpr[0], color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc[0])
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

需要注意的是，这里使用了Keras库来构建模糊神经网络，同时使用了skfuzzy库来进行模糊操作，如果您没有安装这些库，请先使用pip进行安装。