如何使用Python计算模型的AUC值？

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Python计算得出AUC值，数据如下：

python计算得到auc值

数据

#得到AUC值
# avgAUC calculation
vg = valid1.groupby(['Coupon_id'])
aucs = []
for i in vg:
tmpdf = i[1]
if len(tmpdf['label'].unique()) != 2:
continue
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(tmpdf['label'], tmpdf['pred_prob'], pos_label=1)
aucs.append(auc(fpr, tpr))
print(np.average(aucs))

官网手册例子
​​​ scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.roc_curve.html#sklearn.metrics.roc_curve​​

mport numpy as np
from sklearn import metrics
y = np.array([1, 1, 2, 2])
scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8])
fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y, scores, pos_label=2)