前言roc（receiver operating characteristic）曲线和auc常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣。这篇文章将先简单的介绍roc和auc，而后用实例演示如何python作出roc曲线图以及计算auc。auc介绍auc(area under curve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标，相比于f1-score对项目的不平衡有更大的容忍性，目前常见的机器学习库中(比如scikit-learn)一般也都是集成该指标的计算，但是有时候模型是单独的或者自己编写的，此时想要评估训练模型的好坏就得自己搞一个auc计算模块，本文在查询资料时发现libsvm-tools有一个非常通俗易懂的auc计算，因此抠出来用作日后之用。auc计算auc的计算分为下面三个步骤： 1、计算数据的准备，如果模型训练时只
简介：这篇文章给大家介绍了如何利用Python画ROC曲线，以及AUC值的计算，有需要的朋友们可以参考借鉴，下面来一起看看吧。
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