>>>fromsklearn.datasetsimportload_iris>>>X, y = load_iris(return_X_y=True)>>>clf = LogisticRegression(solver="liblinear").fit(X, y)>>>roc_auc_score(y, clf.predict_proba(X), multi_class='ovr')0.99... 多标签案例: >>>importnumpyasnp>>>fromsklearn.datasetsimportmake_multilabel_c...
本文搜集整理了关于python中sklearnmetrics roc_auc_score方法/函数的使用示例。Namespace/Package: sklearnmetricsMethod/Function: roc_auc_score导入包: s...
用法: cuml.metrics.roc_auc_score(y_true, y_score)根据预测分数计算接收器操作特征曲线 (ROC AUC) 下的面积。注意 此实现只能与二进制分类一起使用。参数: y_true:array-like 的形状 (n_samples,) 真正的标签。二进制情况需要形状为 (n_samples,) 的标签 y_score:array-like 的形状 (n_samples,) ...