metrics

1. sklearn.metrics.roc_curve(true_y. pred_proba_score, pos_labal)

计算roc曲线，roc曲线有三个属性：fpr, tpr,和阈值，因此该函数返回这三个变量,l例如

import numpy as np
from sklearn.metrics import roc_curve
y = np.array([1,1,2,2])
pred = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8])
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y, pred, pos_label=2)
fpr      # array([ 0. ,  0.5,  0.5,  1. ])
tpr      # array([ 0.5,  0.5,  1. ,  1. ])
thresholds      #array([ 0.8 ,  0.4 ,  0.35,  0.1 ])
from sklearn.metrics import auc
metrics.auc(fpr, tpr)
0.75

2. sklearn.metrics.auc(x, y, reorder=False):

计算AUC值，其中x,y分别为数组形式，根据(xi, yi)在坐标上的点，生成的曲线，然后计算AUC值；

3. sklearn.metrics.roc_auc_score(true_y, pred_proba_y)

直接根据真实值（必须是二值）、预测值（可以是0/1, 也可以是proba值）计算出auc值，中间过程的roc计算省略

4.accuracy_score

分类准确率分数是指所有分类正确的百分比。分类准确率这一衡量分类器的标准比较容易理解，但是它不能告诉你响应值的潜在分布，并且它也不能告诉你分类器犯错的类型。

• 形式：

sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_weight=None)

normalize：默认值为True，返回正确分类的比例；如果为False，返回正确分类的样本数

• 示例：

>>>import numpy as np
>>>from sklearn.metrics import accuracy_score
>>>y_pred = [0, 2, 1, 3]
>>>y_true = [0, 1, 2, 3]
>>>accuracy_score(y_true, y_pred)
0.5
>>>accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=False)
2