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版本：

python-V

结果：

Python2.7.3

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

scipy版结果：

0.9.0

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

numpy结果：

1.10.2

1.2 Scikit-安装learn

如果您已经安装了NumPy、SciPy和python都符合1.1所需的条件，因此Sudoon可以直接运行

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

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