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Comment python calcule-t-il l'indicateur auc ?
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- 2017-07-19 23:27:042354parcourir
1. Installez scikit-learn
1.1 Scikit-learn dépend de
Python (>= 2.6 ou >= 3.3 ),
NumPy (>= 1.6.1),
SciPy (>= 0.9).
Affichez respectivement les versions des trois dépendances ci-dessus,
python -V Résultat : Python 2.7.3
python -c 'import scipy; print scipy.version.version' scipy version résultat : 0.9.0
python -c "import numpy; print numpy.version.version" résultats numpy : 1.10.2
1.2 Installation de Scikit-learn
Si vous avez installé NumPy, SciPy et python et tout êtes satisfaits 1.1, alors vous pouvez directement exécuter sudo pip install -U scikit-learn Effectuez l'installation.
2. Calculer l'indice auc
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. 🎜>
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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