首先,我们需要从sklearn.metrics模块中导入roc_auc_score函数。这是计算ROC曲线下面积(AUC)的关键函数,通常用于评估二分类模型的性能。 python from sklearn.metrics import roc_auc_score 2. 准备真实标签和预测概率 在使用roc_auc_score函数之前,我们需要准备两组数据:真实标签(y_true)和预测概率(y_score)。
from sklearn.metrics import roc_auc_score auc_score = roc_auc_score(y_test,y_pred) 说明: y_pred即可以是类别,也可以是概率。 roc_auc_score直接根据真实值和预测值计算auc值,省略计算roc的过程。 1# -*- coding: utf-8 -*-2"""3# 作者:wanglei52054# 邮箱:wanglei5205@126.com5# 博客:http...
对于sklearn函数的错误消息“'RocCurveDisplay‘没有属性'from_predictions’”,这个错误消息表明在使用RocCurveDisplay函数时发生了问题。具体来说,该函数没有名为'from_predictions'的属性。 要解决这个问题,可以采取以下步骤: 确认sklearn的版本:首先,确保你正在使用最新版本的sklearn库。可以通过...