如何用python算出AUC的置信区间

AUC (Receiver Operating Characteristic Curve Area Under the Curve) 的置信区间可以使用 bootstrapping 方法计算。

Bootstrapping 方法是一种统计学的抽样方法，可以用来估计一个指标的置信区间。

在 python 中，可以使用 scikit-learn 库的 `roc_auc_score` 函数计算 AUC，并使用 `resample` 函数从原始数据集中生成新的样本来计算 AUC 的多次评估。通过计算足够多的评估值，可以得到 AUC 的置信区间。

代码示例如下：

import numpy as np
from sklearn.metrics import roc_auc_score
from sklearn.utils import resample

# 假设 X 和 y 是原始数据集的特征和标签
auc_scores = []
for i in range(1000):
    X_resampled, y_resampled = resample(X, y)
    auc = roc_auc_score(y_resampled, clf.predict_proba(X_resampled)[:, 1])
    auc_scores.append(auc)

# 计算 AUC 的置信区间
confidence_interval = np.percentile(auc_scores, [2.5, 97.5])

这里，置信区间的上限和下限通常设定为 2.5% 和 97.5%，因此可以通过计算 auc_scores 列表的第 2.5% 和第 97.5% 的值来得到 AUC 的置信区间。