计算AUC和绘制ROC曲线

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于 2017-05-22 16:19:44 发布 · 1.2k 阅读

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#ROC-AUC

本文深入探讨了AUC（Area Under the Curve）和ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线的概念，详细解释了如何计算AUC以及如何绘制ROC曲线。通过实例分析，展示了ROC曲线在评估二分类模型性能中的作用，强调了AUC作为衡量指标的优势和实际意义。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import csv
import numpy 
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import  roc_auc_score,roc_curve
import pandas as pd

with open('F:/1.csv', 'r') as Data:
     read1 = csv.reader(Data)
     read1= numpy.array(list(read1), dtype='float64')
     CreditSocringData.clo

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