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python是怎么计算auc指标的?

时间:2021-07-01 10:21:17 帮助过:99人阅读

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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