我应该如何获得负类的AUC？

获得负类的AUC是一个二分类问题中的性能评估指标，用于衡量模型在负类样本上的分类能力。AUC（Area Under the Curve）是ROC曲线下的面积，表示模型将负类样本排在正类样本前面的能力。

要获得负类的AUC，可以按照以下步骤进行：

1. 数据准备：首先，需要准备好带有标签的训练数据集和测试数据集。确保数据集中包含正类样本和负类样本，并进行适当的数据预处理和特征工程。
2. 模型训练：选择适当的机器学习或深度学习算法，并使用训练数据集对模型进行训练。根据具体问题的特点，可以选择逻辑回归、支持向量机、随机森林等算法进行训练。
3. 模型预测：使用训练好的模型对测试数据集进行预测，得到样本的预测概率或类别标签。
4. 计算AUC：根据预测结果，计算ROC曲线，并计算ROC曲线下的面积AUC。ROC曲线的横轴是假正类率（False Positive Rate，FPR），纵轴是真正类率（True Positive Rate，TPR）。可以使用各类编程语言中的机器学习库或专门的评估指标函数来计算AUC。
5. 解释结果：根据计算得到的AUC值，可以评估模型在负类样本上的分类性能。AUC的取值范围在0.5到1之间，值越接近1表示模型在负类样本上的分类能力越强。

在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）来进行模型训练和预测。此外，腾讯云还提供了丰富的云计算产品和服务，如云服务器、云数据库、云存储等，可以根据具体需求选择相应的产品。

请注意，本回答仅提供了一般性的解决思路和腾讯云产品的示例，具体的实施方法和产品选择应根据实际情况进行。