如何将Python计算AUC的方法改写为长尾？

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安装scikit-learn 1.1版本，需要依赖Python（2.6或3.3），NumPy（1.6.1），SciPy（0.9）。分别查看这三个依赖的版本：

- Python版本：Python 2.7.3- NumPy版本：`python -c 'import numpy; print(numpy.version.version)'` 输出：NumPy 版本- SciPy版本：`python -c 'import scipy; print(scipy.version.version)'` 输出：SciPy 版本

1、安装scikit-learn

1.1 Scikit-learn 依赖

• Python (>= 2.6 or >= 3.3),
• NumPy (>= 1.6.1),
• SciPy (>= 0.9).

分别查看上述三个依赖的版本：

python-V

结果：

Python2.7.3

python-c'importscipy;printscipy.version.version'

scipy版本结果：

0.9.0

python-c"importnumpy;printnumpy.version.version"

numpy结果：

1.10.2

1.2 Scikit-learn安装

如果你已经安装了NumPy、SciPy和python并且均满足1.1中所需的条件，那么可以直接运行sudo

pipinstall-Uscikit-learn

执行安装。

2、计算auc指标

importnumpyasnp fromsklearn.metricsimportroc_auc_score y_true=np.array([0,0,1,1]) y_scores=np.array([0.1,0.4,0.35,0.8]) roc_auc_score(y_true,y_scores)

输出：

0.75

3、计算roc曲线

importnumpyasnp fromsklearnimportmetrics y=np.array([1,1,2,2])#实际值 scores=np.array([0.1,0.4,0.35,0.8])#预测值 fpr,tpr,thresholds=metrics.roc_curve(y,scores,pos_label=2)#pos_label=2，表示值为2的实际值为正样本 printfpr printtpr printthresholds

输出：

array([0.,0.5,0.5,1.]) array([0.5,0.5,1.,1.]) array([0.8,0.4,0.35,0.1])

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