AUC详解：搜索场景下排序能力的评估与计算
在Python中，可以使用不同的方法来计算AUC（Area Under Curve）。以下是两种常用的方法：
方法一：使用sklearn库中的metrics模块
可以使用sklearn库中的metrics模块来计算AUC。首先，需要导入numpy和sklearn.metrics模块。然后，可以使用metrics.roc_curve函数计算真实标签值和模型预测得分的ROC曲线。最后，使用metrics.auc函数计算ROC曲线下的面积，即AUC值。
以下是一个示例代码：
```python
import numpy as np
from sklearn import metrics
def compute_auc(y_true, y_score):
fpr, tpr, _ = metrics.roc_curve(y_true, y_score)
auc_value = metrics.auc(fpr, tpr)
return auc_value
```
在这个示例代码中，compute_auc函数接受真实标签值y_true和模型预测得分y_score作为输入，并返回计算得到的AUC值。
方法二：使用sklearn库中的roc_auc_score函数
另一种计算AUC的方法是使用sklearn库中的roc_auc_score函数。首先，需要导入sklearn.metrics模块。然后，可以使用roc_auc_score函数计算AUC值。
以下是一个示例代码：
```python
from sklearn.metrics import roc_auc_score
def calculate_auc(AUC_out, AUC_labels):
row, col = AUC_labels.shape
temp = []
ROC = 0
for i in range(col):
try:
ROC = roc_auc_score(AUC_out[:, i], AUC_labels[:, i], average='micro', sample_weight=None)
except ValueError:
pass
temp.append(ROC)
for i in range(col):
ROC += float(temp[i])
return ROC / (col + 1)
```
在这个示例代码中，calculate_auc函数接受网络输出AUC_out和监督标签AUC_labels作为输入，并返回计算得到的AUC值。
无论使用哪种方法，都需要确保已经安装了sklearn库。可以使用pip install sklearn命令来安装sklearn库。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python编程：实现AUC计算（含完整代码）](https://blog.csdn.net/ai52learn/article/details/130304627)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [python计算AUC值](https://blog.csdn.net/weixin_45653050/article/details/116768291)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [【机器学习】AUC计算（Python实现）](https://blog.csdn.net/weixin_31866177/article/details/109157494)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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