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在蟒蛇AUC评估中提取TP和FP样本的指标？

在蟒蛇AUC评估中，提取TP（True Positive）和FP（False Positive）样本的指标是用于评估二分类模型性能的重要指标。

TP（真正例）是指模型正确地将正例样本预测为正例的数量，即模型将正例样本正确地判断为正例的数量。

FP（假正例）是指模型错误地将负例样本预测为正例的数量，即模型将负例样本错误地判断为正例的数量。

这两个指标在蟒蛇AUC评估中用于计算ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）和AUC（Area Under the Curve）。ROC曲线是以TPR（True Positive Rate）为纵轴，FPR（False Positive Rate）为横轴绘制的曲线，用于衡量模型在不同阈值下的分类性能。AUC则是ROC曲线下的面积，用于评估模型的整体性能，AUC值越大表示模型性能越好。

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