用于多标签二分类的Sklearn's roc_auc_score
Sklearn's roc_auc_score是Scikit-learn库中用于多标签二分类问题的评估指标之一。它用于衡量分类模型在多标签数据集上的性能，特别是针对不平衡数据集的情况。
ROC-AUC（Receiver Operating Characteristic - Area Under the Curve）是一种常用的评估指标，用于衡量分类模型在不同阈值下的性能。它基于真阳性率（True Positive Rate）和假阳性率（False Positive Rate）的关系绘制出ROC曲线，并计算曲线下的面积作为模型性能的度量。
对于多标签二分类问题，Sklearn's roc_auc_score可以计算每个标签的ROC-AUC值，并返回平均值作为最终的评估结果。它的取值范围在0到1之间，越接近1表示模型性能越好。
Sklearn's roc_auc_score的应用场景包括但不限于以下情况：
- 多标签二分类问题：当数据集中存在多个标签，并且每个样本可以同时属于多个标签时，可以使用该指标评估模型性能。
- 不平衡数据集：当数据集中不同标签的样本数量差异较大，且关注模型在少数类别上的性能时，可以使用该指标进行评估。
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它使范畴多类。print(roc_auc_score(y_test, clf.predict_proba(X_test)[:,1]))
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from
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roc_auc_score(ytest, ypred
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改写为MWE： roc_values = [] od[i] = sp_matrix
#Now let's</e
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from sklearn.neighborsx_trai
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有多少标签被正确地预测为所有的例子predic
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sklearn 1.1.2doc表示函数roc_auc_scorefrom sklearn.metrics import roc_auc_score0.7, 0.1, 0.1, 0.1], [0.1, 0.1, 0.7, 0.1],]
roc_auc_score在任何地方都找不到关于这
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