python計(jì)算auc的方法

更新時(shí)間：2020年09月09日 07:49:41 作者：愛喝馬黛茶的安東尼

在本篇文章里小編給大家整理的是關(guān)于python計(jì)算auc的方法及相關(guān)內(nèi)容，有興趣的朋友們可以學(xué)習(xí)下。

1、安裝scikit-learn

1.1 Scikit-learn 依賴

Python (>= 2.6 or >= 3.3),
NumPy (>= 1.6.1),
SciPy (>= 0.9).

分別查看上述三個(gè)依賴的版本：

python -V

結(jié)果：

Python 2.7.3

python -c 'import scipy; print scipy.version.version'

scipy版本結(jié)果：

0.9.0

python -c "import numpy; print numpy.version.version"

numpy結(jié)果：

1.10.2

1.2 Scikit-learn安裝

如果你已經(jīng)安裝了NumPy、SciPy和python并且均滿足1.1中所需的條件，那么可以直接運(yùn)行sudo

pip install - U scikit - learn

執(zhí)行安裝。

2、計(jì)算auc指標(biāo)

import numpy as np
from sklearn.metrics import roc_auc_score
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)

輸出：

0.75

3、計(jì)算roc曲線

import numpy as np
from sklearn import metrics
y = np.array([1, 1, 2, 2])   #實(shí)際值
scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8])  #預(yù)測值
fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y, scores, pos_label=2)  #pos_label=2，表示值為2的實(shí)際值為正樣本
print fpr
print tpr
print thresholds

輸出：

array([ 0. ,  0.5,  0.5,  1. ])
array([ 0.5,  0.5,  1. ,  1. ])
array([ 0.8 , 0.4 , 0.35, 0.1 ])

到此這篇關(guān)于python計(jì)算auc的方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python如何計(jì)算auc內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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