计算AUC的Python实现

计算AUC的Python实现

AUC（Area Under the Curve）是机器学习中常用的性能评估指标之一，特别用于二分类问题中的模型评估。AUC代表了ROC曲线（Receiver Operating Characteristic curve）下的面积，可以衡量模型对正负样本的排序能力。在本文中，我们将使用Python来实现计算AUC的功能。

首先，我们需要导入一些必要的库，包括NumPy和Scikit-learn：

import numpy as np
from sklearn.metrics import roc_auc_score

接下来，我们需要准备一些模型预测的概率值和对应的真实标签。假设我们有一个模型预测的概率数组y_pred和一个真实标签数组y_true：

y_pred = np.array