sklearn.metrics 中的 AUC 分数是多少？
What is the AUC score in sklearn.metrics?
在 here 中讨论了 auc 分数，但这与常规 roc_auc_score 不同。我没有看到关于这个的描述，它是什么以及它的用途是什么？
正如文档所说，它是任意曲线下的面积，即定积分（用梯形近似计算）。文档页面底部链接了一些示例，显示了它的用法。
sklearn.auc是使用梯形法则计算曲线下面积的通用函数。它用于计算sklearn.metrics.roc_auc_score。
为了计算 roc_auc_score，sklearn 在不同的阈值设置下使用 sklearn.metrics.roc_curve 评估假阳性率和真阳性率。然后它使用 sklearn.metrics.auc 计算曲线下的面积，最后 returns 他们的平均二进制分数。
在 here 中讨论了 auc 分数，但这与常规 roc_auc_score 不同。我没有看到关于这个的描述，它是什么以及它的用途是什么？
正如文档所说，它是任意曲线下的面积，即定积分（用梯形近似计算）。文档页面底部链接了一些示例，显示了它的用法。
sklearn.auc是使用梯形法则计算曲线下面积的通用函数。它用于计算sklearn.metrics.roc_auc_score。
为了计算 roc_auc_score，sklearn 在不同的阈值设置下使用 sklearn.metrics.roc_curve 评估假阳性率和真阳性率。然后它使用 sklearn.metrics.auc 计算曲线下的面积，最后 returns 他们的平均二进制分数。