前言

auc的主要用于分析二分类的准确率，并且主要是对回归任务做分析，当然分类也阔以。

计算原理

一个原理是roc曲线的面积，但是比较复杂，代码不好实现所以基本上不会那么写，还一个是基于rank的公式计算，原理比较复杂，本文介绍最简单的实现。

计算原理：

遍历正负样本对
正样本的概率大于负样本，auc += 1
正样本的概率等于负样本，auc += 0.5
正样本的概率小于负样本，auc += 0
遍历完毕，auc = auc / 正负样本对数

举个例子：

label = [1, 0, 0,]
pre = [0.9, 0.8, 0.3]
正负样本对有：(label[0],label[1]),(label[0],label[2])
因为pre[0]>pre[1],所以auc += 1，
因为pre[0]>pre[2],所以auc += 1，
总对数为2:
所以auc = (1 + 1)/2 = 1

python代码-------算法手撕auc建议写这个！！！：

# auc:遍历正负样本对
"""
1、正的概率大于负的，auc加1
2、正的概率等于负的，auc加0.5
3、正的概率小于负的，auc加0"""def AUC(label, pre):pos = []neg = []auc = 0for index,l in enumerate(label):if l == 0:neg.append(index)else:pos.append(index)for i in pos:for j in neg:if pre[i] > pre[j]:auc += 1elif pre[i] == pre[j]:auc += 0.5return auc * 1.0 / (len(pos)*len(neg))if __name__ == '__main__':label = [1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0]pre = [0.9, 0.8, 0.3, 0.1, 0.4, 0.9, 0.66, 0.7]print(AUC(label, pre))from sklearn import metricsauc = metrics.roc_auc_score(label, pre)print('sklearn',auc)

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AUC计算公式及python代码

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