Методы расчета показателя ROC AUC с использованием scikit-learn

  1. roc_auc_score: эта функция в scikit-learn напрямую вычисляет оценку ROC AUC. В качестве входных данных он принимает истинные метки и прогнозируемые вероятности или значения решений.

  2. roc_curve: эта функция генерирует кривую ROC, вычисляя долю истинных положительных результатов (чувствительность) и долю ложных положительных результатов (1 – специфичность) при различных пороговых значениях классификации. Показатель ROC AUC можно получить путем интегрирования кривой.

  3. cross_val_score: этот метод позволяет проводить перекрестную проверку производительности модели, используя показатель ROC AUC в качестве показателя оценки.

  4. GridSearchCV: этот класс в scikit-learn выполняет настройку гиперпараметров путем исчерпывающего поиска наилучшей комбинации параметров на основе показателя ROC AUC.

  5. roc_auc_scoreв модуле metrics: этот модуль содержит дополнительные функции и метрики для оценки моделей классификации, включая оценку ROC AUC.