Python はどのようにして auc インジケーターを計算しますか?

1. scikit-learn をインストールします

1.1 Scikit-learn は、

• Python (>= 2.6 または >= 3.3)、

• NumPy (>= 1.6.1)、

  に依存します。

• SciPy (>= 0.9).

上記の 3 つの依存関係のバージョンをそれぞれ確認します。

python -V 結果: Python 2.7.3
python -c 'import scipy; print scipy.version.version' scipy version 結果: 0.9.0
python -c "import numpy; print numpy.version.version" numpy 結果: 1.10.2
1.2 Scikit-learn のインストール
NumPy、SciPy、Python がインストールされており、すべての要件を満たしている場合1.1 の条件を満たしている場合は、 sudo pip install -U scikit-learn を直接実行してインストールを実行できます。

2. auc インジケーターを計算します

   sklearn.metrics  y_true = np.array([0, 0, 1, 1 y_scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8 roc_auc_score(y_true, y_scores)

输出：0.75

 <br>

3. Roc カーブを計算します

   sklearn  y = np.array([1, 1, 2, 2 scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8 fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y, scores, pos_label=2    thresholds

输出：
array([ 0. ,  0.5,  0.5,  1. ])
array([ 0.5,  0.5,  1. ,  1. ])
array([ 0.8 ,  0.4 ,  0.35,  0.1 ])

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