python計算auc的方法
更新時間：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于python計算auc的方法及相關內容，有興趣的朋友們可以學習下。
1、安裝scikit-learn
1.1 Scikit-learn 依賴
- Python (>= 2.6 or >= 3.3),
- NumPy (>= 1.6.1),
- SciPy (>= 0.9).
分別查看上述三個依賴的版本：
python -V
結果：
Python 2.7.3
python -c 'import scipy; print scipy.version.version'
scipy版本結果：
0.9.0
python -c "import numpy; print numpy.version.version"
numpy結果：
1.10.2
1.2 Scikit-learn安裝
如果你已經安裝了NumPy、SciPy和python并且均滿足1.1中所需的條件，那么可以直接運行sudo
pip install - U scikit - learn
執(zhí)行安裝。
2、計算auc指標
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、計算roc曲線
import numpy as np from sklearn import metrics y = np.array([1, 1, 2, 2]) #實際值 scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8]) #預測值 fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y, scores, pos_label=2) #pos_label=2，表示值為2的實際值為正樣本 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 ])
到此這篇關于python計算auc的方法的文章就介紹到這了,更多相關python如何計算auc內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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