sklearn.metrics에서 AUC 점수는 무엇입니까?

Question

here에서는 auc 점수에 대해 설명하지만 정규 roc_auc_score와는 다릅니다. 나는 이것에 대한 어떤 묘사도 보지 못했고, 그것과 그 용도는 무엇인가?

Answer 1

sklearn.auc은 사다리꼴 규칙을 사용하여 곡선 아래의 면적을 계산하는 일반적인 방법입니다. sklearn.metrics.roc_auc_score을 계산하는 데 사용됩니다.

roc_auc_score를 계산하기 위해 sklearn은 sklearn.metrics.roc_curve을 사용하여 서로 다른 임계 값 설정에서 거짓 양성율과 참 양성률을 평가합니다. 그런 다음 sklearn.metrics.auc을 사용하여 곡선 아래 영역을 계산하고 최종적으로 평균 이진 점수를 반환합니다.

Answer 2

설명서에 따르면 임의의 곡선 아래의 영역, 즉 사다리꼴 근사법으로 계산 된 분명한 적분입니다. 일부 예제는 설명서 페이지의 맨 아래에 링크되어 사용법을 보여줍니다.