知行编程网知行编程网  2022-12-06 15:30 知行编程网 隐藏边栏  19 
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导语: 本文主要介绍了关于python如何计算auc的相关知识,包括auc计算器,以及python计算1到100的和这些编程知识,希望对大家有参考作用。



如何在 python 中计算 auc



1、安装scikit-learn


1.1 Scikit-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

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)

输出:

0.75



3、计算roc曲线

import numpy as np
from sklearn import metrics
y = np.array([1, 1, 2, 2])   #实际值
scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8])  #预测值
fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y, scores, pos_label=2)  #pos_label=2,表示值为2的实际值为正样本
print fpr
print tpr
print 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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这个人很懒,什么都没写
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