AUC多分类python

在多分类问题中，AUC（Area Under the ROC Curve）可以被视为对模型性能的度量。在Python中计算多分类AUC可以使用多个方法。以下是其中两种方法的示例：

方法一：使用scikit-learn库

from sklearn.metrics import roc_auc_score
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer

# y_true是真实标签，y_pred是预测标签
# 将标签二值化
lb = LabelBinarizer()
lb.fit(y_true)
y_true_binary = lb.transform(y_true)
y_pred_binary = lb.transform(y_pred)

# 计算AUC
auc = roc_auc_score(y_true_binary, y_pred_binary, average='macro')

方法二：使用multiclass_roc_auc_score库

from multiclass_roc_auc_score import roc_auc_score

# y_true是真实标签，y_pred是预测标签
auc = roc_auc_score(y_true, y_pred, average='macro')

需要注意的是，对于多分类问题，需要将标签进行二值化处理。同时，由于AUC是一种二分类度量指标，因此需要对多个类别进行平均，通常使用macro平均。