sklearn.metrics.auc

sklearn.metrics.auc(x, y)

[源码]

使用梯形法则计算曲线下面积(AUC)

给定曲线上的点,这是一项常规功能。要计算ROC曲线下的面积,请参阅roc_auc_score。 有关汇总精确调用曲线的另一种方法,请参见average_precision_score

参数 说明
x array, shape = [n]
x坐标。这些必须是单调递增或单调递减。
y array, shape = [n]
y坐标。
返回值 说明
auc float

另见

roc_auc_score

计算ROC曲线下的面积

average_precision_score

根据预测分数计算平均精度

precision_recall_curve

计算不同概率阈值的精确召回对

示例

>>> import numpy as np
>>> from sklearn import metrics
>>> y = np.array([1122])
>>> pred = np.array([0.10.40.350.8])
>>> fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y, pred, pos_label=2)
>>> metrics.auc(fpr, tpr)
0.75