python计算auc的代码

以下是一个用Python计算AUC的示例代码：

from sklearn.metrics import roc_auc_score

# 假设有真实标签和预测概率
y_true = [0, 1, 1, 0, 1]
y_pred = [0.1, 0.8, 0.6, 0.3, 0.9]

# 使用sklearn中的roc_auc_score函数计算AUC
auc = roc_auc_score(y_true, y_pred)
print("AUC:", auc)

在这个例子中，`y_true`是真实标签（0表示负例，1表示正例），`y_pred`是预测的概率（介于0和1之间）。然后，使用`roc_auc_score`函数从`sklearn.metrics`模块计算AUC。最后，将计算得到的AUC值打印出来。

请注意，这个示例使用了`sklearn.metrics`模块中的`roc_auc_score`函数来计算AUC。你可以根据自己的需求导入适当的模块和函数来计算AUC。

相关问题

python计算auc95%置信区间

在 Python 中，可以使用 scikit-learn 库中的 `roc_auc_score` 函数来计算 AUC（曲线下面积），并使用 `scipy.stats.norm` 函数计算 AUC 的 95% 置信区间。

示例代码如下：

from sklearn.metrics import roc_auc_score
from scipy.stats import norm
import numpy as np

# 计算 AUC
y_true = [0, 0, 1, 1]
y_score = [0.1, 0.4, 0.35, 0.8]
auc = roc_auc_score(y_true, y_score)

# 计算 AUC 的 95% 置信区间
n = len(y_true)
m = np.sum(y_true == 1)
se = np.sqrt((auc * (1 - auc) + (m - 1) * (auc ** 2) + (n - m) * ((1 - auc) ** 2)) / (n - 1))
z = norm.ppf(0.975)
ci = auc + np.array([-1, 1]) * se * z

在这个示例中，变量 `ci` 就是 AUC 的 95% 置信区间。

注意：AUC还有其他算法估计方式，上面的方法是一种常用的估计方法。

python中AUC曲线代码标准示例

下面是一个标准的Python示例代码，用于绘制AUC曲线的代码：

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

# 生成假的ROC曲线数据
y_true = [0, 0, 1, 1]
y_scores = [0.1, 0.4, 0.35, 0.8]

# 计算ROC曲线和AUC值
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_scores)
roc_auc = auc(fpr, tpr)

# 绘制ROC曲线
plt.figure()
lw = 2
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange',
         lw=lw, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=lw, 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 example')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

该代码使用sklearn库中的roc_curve和auc函数计算ROC曲线和AUC值，然后使用matplotlib库绘制ROC曲线。请注意，这只是一个示例代码，您需要根据您的数据进行修改。