如何在sklearn中获取用于二进制分类的roc auc
在sklearn中，可以使用roc_auc_score函数来获取用于二进制分类的ROC AUC（Receiver Operating Characteristic Area Under Curve）。
ROC AUC是一种衡量二分类模型性能的指标，它基于真阳性率（True Positive Rate）和假阳性率（False Positive Rate）的曲线下面积。ROC曲线描述了在不同阈值下，真阳性率和假阳性率之间的关系。ROC AUC的取值范围在0到1之间，值越接近1表示模型性能越好。
要在sklearn中获取用于二进制分类的ROC AUC，可以按照以下步骤进行：
- 导入所需的库和模块：
from sklearn.metrics import roc_auc_score- 准备好真实标签和预测概率值：
y_true = [0, 1, 0, 1, 0] # 真实标签，0表示负例，1表示正例
y_pred_proba = [0.2, 0.6, 0.3, 0.8, 0.4] # 预测概率值，表示样本为正例的概率- 使用
roc_auc_score函数计算ROC AUC：
roc_auc = roc_auc_score(y_true, y_pred_proba)- 打印或使用ROC AUC的值：
print("ROC AUC:", roc_auc)以上就是在sklearn中获取用于二进制分类的ROC AUC的方法。在实际应用中，ROC AUC可以用于评估分类模型的性能，例如在医学领域中用于评估疾病诊断模型的准确性。
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