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:
from sklearn.metrics import roc_auc_score
。y_test
是正确的标签列表,probs
是正确的预测概率列表。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。y_test
和probs
的元素类型正确,一般为整数或浮点数。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。