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python是怎么计算auc指标的？

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python是怎么计算auc指标的？，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1038字，纯文字阅读大概需要2分钟。

内容图文

1.安装scikit-learn

1.1Scikit-learn 依赖

  • Python (>= 2.6 or >= 3.3),

  • NumPy (>= 1.6.1),

  • SciPy (>= 0.9).

分别查看上述三个依赖的版本，

python -V 结果：Python 2.7.3
　　python -c 'import scipy; print scipy.version.version' scipy版本结果：0.9.0
python -c "import numpy; print numpy.version.version" numpy结果：1.10.2
1.2 Scikit-learn安装
如果你已经安装了NumPy、SciPy和python并且均满足1.1中所需的条件，那么可以直接运行sudo pip install -U scikit-learn 执行安装。

2.计算auc指标

   sklearn.metrics  y_true = np.array([0, 0, 1, 1 y_scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8 roc_auc_score(y_true, y_scores)
输出：0.75

3.计算roc曲线

   sklearn  y = np.array([1, 1, 2, 2 scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8 fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y, scores, pos_label=2    thresholds
输出： array([ 0. , 0.5, 0.5, 1. ]) array([ 0.5, 0.5, 1. , 1. ]) array([ 0.8 , 0.4 , 0.35, 0.1 ])

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内容总结

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来源：【匿名】