Python编程：实现AUC计算（含完整代码）

Python编程：实现AUC计算（含完整代码）

在机器学习领域中，AUC是一种常用的指标，用于衡量分类模型的预测能力。AUC又称为ROC曲线下面积，它的取值范围在0.5到1之间，越接近1则说明模型的性能越好。本文将会介绍如何使用Python编程计算AUC，并提供完整的源代码。

在开始编写代码之前，我们需要明确以下两个概念：

• 真正例率(true positive rate，TPR)：即真实类别为正例的样本预测为正例的比例，也被称为灵敏度(sensitivity)。
• 假正例率(false positive rate，FPR)：即真实类别为负例的样本预测为正例的比例。

根据以上两个概念，我们可以按照以下步骤计算AUC：

1. 对测试集样本按照模型预测的概率进行排序；
2. 从高到低依次将每个样本作为正例计算TPR和FPR，并记录下所有点的坐标；
3. 计算由这些坐标构成的ROC曲线下的面积即为AUC。

以下是Python编写的AUC计算代码：

import numpy as np