模型在测试集上的准确率和AUC指标的可视化对比（Python实现）

模型在测试集上的准确率和AUC指标的可视化对比（Python实现）

在机器学习和深度学习任务中，评估模型在测试集上的性能是一个重要的步骤。常用的评估指标包括准确率（Accuracy）和曲线下面积（Area Under Curve，AUC）。本文将介绍如何使用Python对多个模型在测试集上的准确率和AUC指标进行可视化对比。

首先，我们需要导入一些必要的库，包括NumPy、Matplotlib和Scikit-learn：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import accuracy_score, roc_auc_score

假设我们有两个模型的预测结果，分别保存在两个NumPy数组y_pred_model1和y_pred