性能度量之AUC值（from sklearn.metrics import roc_auc_curve）

性能度量之AUC值（from sklearn.metrics import roc_auc_curve）

1.AUC

AUC（Area Under ROC Curve），即ROC曲线下面积。

2.AUC意义

若学习器A的ROC曲线被学习器B的ROC曲线包围，则学习器B的性能优于学习器A的性能；若学习器A的ROC曲线和学习器B的ROC曲线交叉，则比较二者ROC曲线下的面积大小，即比较AUC的大小，AUC值越大，性能越好。

3.sklearn中计算AUC值的方法

• 形式：

​ from sklearn.metrics import roc_auc_score

​ auc_score = roc_auc_score(y_test,y_pred)

• 说明：

• • y_pred即可以是类别，也可以是概率。
  • roc_auc_score直接根据真实值和预测值计算auc值，省略计算roc的过程。

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  1 # -*- coding: utf-8 -*-
  2 """
  3 # 作者：wanglei5205
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  6 # github：http://github.com/wanglei5205
  7 """
  8 
  9 ### 真实值和预测值
 10 import numpy as np
 11 y_test = np.array([0,0,1,1])
 12 y_pred1 = np.array([0.3,0.2,0.25,0.7])
 13 y_pred2 = np.array([0,0,1,0])
 14 
 15 ### 性能度量auc
 16 from sklearn.metrics import roc_auc_score
 17 
 18 # 预测值是概率
 19 auc_score1 = roc_auc_score(y_test,y_pred1)
 20 print(auc_score1)
 21 
 22 # 预测值是类别
 23 auc_score2 = roc_auc_score(y_test,y_pred2)
 24 print(auc_score2)