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:
from sklearn.metrics import roc_auc_score
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
roc_auc_score
函数计算ROC AUC:roc_auc = roc_auc_score(y_true, y_pred_proba)
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。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云