python里面的auc怎么导入
首先引入numpy包对数据进行处理，如下所示。import numpy as np 要计算AUC和AUPR，还应该引入sklearn中计算相关值的包，如下所示。
AUC = Σ（i=1 to M） （N - x_i） / （M * （M + N - 1）此公式考虑了概率相等时的处理方法，即相同预测概率的样本，正负样本的排序不改变AUC值。
AUC应用将AUC应用于具体案例，以评估二分类模型的性能，如使用LR（逻辑回归）对“皮马印第安人糖尿病数据集”进行分析。AUC的计算及可视化能够帮助深入理解模型的预测能力，而不仅仅是单一评估指标。AUC总结AUC指标在实际应用中展现出了其优势与局限性。
计算AUC的方法 在Python的sklearn库中，使用roc_auc_score函数可计算AUC值。此函数接收预测概率和实际标签作为输入，输出AUC值。sklearn内部计算AUC的流程 了解sklearn如何计算AUC，首先需明确计算流程。1 手动计算AUC AUC计算涉及ROC曲线的绘制和计算曲线下的面积。
首先，要安装 toad，使用 pip 命令即可完成。导入库和数据读取：演示数据包含50000条记录，16个特征，其中14个为特征变量，一列为主键和一列为标签（Defaulter）。数据中有离散型和连续型变量，且存在一定数量的缺失值。
