In here wird der AUC-Score diskutiert, aber dieser unterscheidet sich von dem regulären roc_auc_score. Ich sehe keine Beschreibung davon, was ist es und wofür wird es verwendet?Was ist der AUC-Score in sklearn.metrics?
sklearn.auc ist eine allgemeine Funktion zur Berechnung der Fläche unter einer Kurve mit Trapezregel. Es wird verwendet, um sklearn.metrics.roc_auc_score zu berechnen.
Um roc_auc_score zu berechnen, wertet sklearn die Werte für falsch positive und echte positive Werte unter Verwendung der sklearn.metrics.roc_curve bei verschiedenen Schwelleneinstellungen aus. Dann verwendet es sklearn.metrics.auc, um die Fläche unter den Kurven zu berechnen, und gibt schließlich ihren durchschnittlichen Binärwert zurück.
Wie die Dokumentation sagt, ist dies der Bereich unter einer willkürlichen Kurve, d. H. Das bestimmte Integral (berechnet mit der trapezförmigen Näherung). Einige Beispiele sind unten auf der Dokumentationsseite verlinkt und zeigen deren Verwendung.