auc = roc_auc_score(y_test, probs) 代码中的错误
创始人
2024-09-22 02:30:22
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代码示例：

from sklearn.metrics import roc_auc_score

# 假设y_test和probs是正确的标签和预测概率列表
y_test = [0, 1, 0, 1, 1]
probs = [0.1, 0.9, 0.2, 0.8, 0.7]

# 计算AUC值
auc = roc_auc_score(y_test, probs)
print(auc)

解决方法：

  1. 确保导入了正确的模块from sklearn.metrics import roc_auc_score。
  2. 确保y_test是正确的标签列表，probs是正确的预测概率列表。
  3. 确保y_test和probs的长度一致，即每个样本都有对应的标签和预测概率。
  4. 确保y_test和probs的元素类型正确，一般为整数或浮点数。
  5. 确保y_test中的标签值是0和1，不能是其他值。

如果以上步骤都正确，那么代码中没有错误，可以正确计算AUC值。

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