from sklearn.metrics import roc_curve, auc
时间: 2023-08-16 22:07:40 浏览: 75
ROC曲线AUC计算
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这行代码的作用是从sklearn库中导入两个用于二分类模型性能评估的指标:ROC曲线(roc_curve)和AUC值(auc)。ROC曲线是一条以假正率(false positive rate)为横坐标,真正率(true positive rate)为纵坐标的曲线,其面积即为AUC值。ROC曲线和AUC值可以用来评估二分类模型的预测能力。在ROC曲线上,模型表现得越好,曲线离左上角越近,AUC值也越接近1;反之,如果模型表现较差,则曲线离左上角较远,AUC值也较低。使用这些指标可以帮助我们更好地评估二分类模型的性能,并进行模型的选择和优化。
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