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使用scikit-learn计算AUC的正确方法是什么？

使用scikit-learn计算AUC的正确方法是通过调用roc_auc_score函数来计算。roc_auc_score函数是scikit-learn库中用于计算ROC曲线下的面积（AUC）的函数。

以下是使用scikit-learn计算AUC的正确方法的步骤：

  1. 导入必要的库和模块：
代码语言：txt
复制
from sklearn.metrics import roc_auc_score
  1. 准备好真实标签（y_true）和预测概率（y_pred）的数据。
  2. 调用roc_auc_score函数来计算AUC：
代码语言：txt
复制
auc = roc_auc_score(y_true, y_pred)

其中，y_true是真实的标签，可以是二进制（0或1）或多类别（0、1、2等）的标签。y_pred是模型的预测概率，可以是二进制或多类别的概率。

AUC的取值范围在0到1之间，越接近1表示模型性能越好。

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