AUC是一种用来度量分类模型好坏的一个标准。这样的标准其实有很多，例如：大约10年前在 machine learning文献中一统天下的标准：分类精度；在信息检索领域中常用的recall和precision，等等。近年来，随着machine learnin
交叉验证用于评估预测模型，方法是将原始样本划分为训练集以训练模型，并使用测试集对其进行评估。Sklearn中的交叉验证对我们选择正确的模型和模型参数非常有帮助。通过使用它，我们可以直观地看到不同模型或参数对结构精度的影响。我们将使用著名的数据集“iris”
为二元分类分类器生成ROC图; 这样做应用交叉验证。计算AUC并使用它来比较分类器的性能。将ROC分析应用于多级分类。ROC曲线的评价方法与传统的评价方法不同，允许有中间状态，可以把试验结果划分为多个有序分类。AUC被定义为ROC曲线下的面积，显然这个面积
分别查看上述三个依赖的版本，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 pip install -U scikit-learn 执行安装。fpr, tpr, thresholds = metr
Python ,NumPy ,SciPy . 分别查看上述三个依赖的版本，fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve #pos_label=2，表示值为2的实际值为正样本
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