python roc_auc_score,画roc曲线 python
00-1010 ROC(受试者操作特征)曲线和AUC通常用于评估二元分类器。本文将首先简单介绍ROC和AUC，然后举例演示如何用python制作ROC曲线和计算AUC。
00-1010 AUC(曲线下面积)是机器学习两类模型中非常常用的评价指标，对项目不平衡的容忍度比F1-Score更大。目前常见的机器学习数据库(如scikit-learn)一般都会集成这个指标的计算，但有时模型会单独编写或自己编写。这个时候，如果你想评价训练模型的好坏，你就得自己搭建一个auc计算模块。在本文中，我们发现libsvm-tools有一个非常容易理解的AUC计算，所以我们把它挖掘出来以备将来使用。
前言
AUC的计算分为以下三个步骤：
1.计算数据的准备。如果模型训练时只有一个训练集，一般用交叉验证来计算。如果有评估集，可以直接计算。数据格式一般是需要的预测分数及其目标类别(注意是目标类别，不是预测类别)。
2.根据阈值，获得水平(x :假阳性率)和垂直(y :真阳性率)点
3.将坐标点连成曲线后，计算曲线下的面积，就是AUC的值。
AUC介绍
#!-*-coding=utf-8-*-将pylab作为pl导入
从数学导入日志，exp，sqrt
evaluate _ result= you file path db=[]#[score，nonclk，clk]pos，neg=0，0
对于fs:中的行，open(evaluate_result， r )为fs:
nonclk，clk，score=line.strip()。拆分( t )
nonclk=int(nonclk)
clk=int(clk)
分数=浮点(分数)
db.append([score，nonclk，clk])
pos=clk
neg=非时钟
db=已排序(db，key=lambda x:x[0]，reverse=True)
#计算ROC坐标点XY _ ARR=[] TP，FP=0.0。
对于范围内的I(len(db)):
tp=db[i][2]
fp=db[i][1]
xy_arr.append([fp/neg，tp/pos])
#计算曲线下的面积auc=0。
如果x，则xy_arr:中的x，y的prev _ x=！=prev_x:
auc=(x - prev_x) * y
prev_x=x
print AUC是%s，%auc
x=[_v[0] for _v in xy_arr]
y=[_v[1] for _v in xy_arr]
pl.title(的ROC曲线%s (AUC=%.4f) % (svm ，AUC))
pl.xlabel(假阳性率)
pl.ylabel(“真实阳性率”)
pl.plot(x，y)#使用pylab绘制x和y
地方show () #以：的格式在屏幕上显示图形
非时钟分数，其中：
1.nonclick:的无上限数据可视为负样本数。
2.clk:的点击次数可以视为正样本数。
3.score:预测的分数。以此分数为一组对阳性和阴性样本进行预统计，可以减少AUC的计算量。
的运行结果是：
如果本机没有安装pylab，可以直接标注依赖关系，画一些注意.
上面贴的代码是：
1.只能计算第二分类的结果(至于第二分类的标签，随便处理)。
2.在上面的代码中，每个分数都有一个阈值。其实这个效率是比较低的。可以对样本进行采样，也可以相等地计算横轴坐标。
非常感谢您的阅读。
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本文转自：https://blog.csdn.net/adrrry/article/details/106796288
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