本文介绍了如何在Python的scikit-learn中自定义AUC的有效数字，特别是如何从RocCurveDisplay函数的默认2位增加到4位。通过导入format_display_value并创建CustomRocCurveDisplay类，可以实现AUC值的精确显示，从而更好地满足机器学习评估的需求。
如何自定义AUC的有效数字（修改sklearn中RocCurveDisplay函数默认有效数字为4位） - Python
在机器学习评估指标中，AUC（曲线下面积）是衡量分类器性能的一项重要指标。在Python的scikit-learn中，我们可以使用RocCurveDisplay函数来绘制ROC曲线和计算AUC值。然而，该函数默认只将AUC的有效数字设置为2位，这可能不足以满足我们的需求。本文将介绍如何自定义AUC的有效数字并修改RocCurveDisplay函数的默认值。
以下是示例数据集的加载和模型拟合过程：
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.line
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