在Python中手工计算AUC
（Area Under the Curve）可以通过以下步骤实现：
- 首先，导入必要的库，如numpy和sklearn.metrics。
import numpy as np
from sklearn.metrics import roc_auc_score- 准备真实标签和预测概率值。假设真实标签为y_true，预测概率值为y_pred。
y_true = np.array([0, 1, 1, 0, 1])
y_pred = np.array([0.2, 0.6, 0.8, 0.3, 0.9])- 使用numpy.argsort函数根据预测概率值对真实标签进行排序。
sorted_indices = np.argsort(y_pred)- 根据排序后的真实标签计算正样本的秩次和负样本的秩次。
positive_ranks = np.sum(y_true[sorted_indices] == 1)
negative_ranks = np.sum(y_true[sorted_indices] == 0)- 计算AUC值。
auc = (positive_ranks - (positive_ranks * (positive_ranks + 1)) / 2) / (positive_ranks * negative_ranks)- 打印AUC值。
print("手工计算的AUC值为:", auc)完整代码如下：
import numpy as np
from sklearn.metrics import roc_auc_score
y_true = np.array([0, 1, 1, 0, 1])
y_pred = np.array([0.2, 0.6, 0.8, 0.3, 0.9])
sorted_indices = np.argsort(y_pred)
positive_ranks = np.sum(y_true[sorted_indices] == 1)
negative_ranks = np.sum(y_true[sorted_indices] == 0)
auc = (positive_ranks - (positive_ranks * (positive_ranks + 1)) / 2) / (positive_ranks * negative_ranks)
print("手工计算的AUC值为:", auc)AUC是评估二分类模型性能的常用指标，它代表了ROC曲线下的面积，范围在0到1之间，值越大表示模型性能越好。AUC值为0.5时表示模型性能等同于随机猜测，大于0.5时表示模型优于随机猜测。
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2 auc
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