auc值计算python，python计算auc的代码

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python里面的auc怎么导入

假设说输入到a.py中，那么import a就可以把这个模块导入。然后可执行a.printme(3)，屏幕即可打印出3： a.printme(3)3 一个模块顶层定义的变量，会自动变成模块的属性。

Python是一种面向对象的编程语言，里面包含有丰富强大的库，想要学习Python开发，首先需要学习如何导入模块或包。

在 PyCharm 中导入文件夹的方法如下：打开 PyCharm，点击左上角的“File”菜单，选择“New”，再选择“Directory”。在弹出的“New Directory”对话框中，输入文件夹名称，并选择文件夹所在的位置。然后点击“OK”按钮。

你还可以在aaaa.py中如下写 from ssss import ...可替换为ssss.py中定义的方法的名称或 from ssss import 导入ssss.py中的所用定义，使用以上这两种方法导入ssss.py中的定义，你在aaaa.py中可不用使用模块名来引用。

python中的＂import表示导入的意思。python中的＂import一般用于导入一些函数库，以便于在下面的程序中调用导入的函数库里面的函数，类似于c++编程语言里面的include。通常模块为一个文件，直接使用import来导入就好了。

Q1: auc计算公式

auc计算公式如下：AUC = \frac{\sum_{i=1}^{P}rank_i - \frac{P(P+1)}{2}}{P\times N}$$。其中，$rank_i$表示第$i$个正样本的预测排名，$P$表示正样本的数量，$N$表示负样本的数量。

卡铂剂量（mg）=所设定的AUC（mg/ml/min）×［肌酐清除率（ml/min）+25］。药时曲线下面积(AUC)是坐标轴与药时曲线围成的面积，反映药物进入体循环的相对量。血药浓度曲线对时间轴所包围的面积。

计算公式为，卡铂=所设定的AUC(mg/ml/min)×［肌酐清除率(ml/min)+25］。

绝对生物利用度计算公式是：Fabs=（AUCT·Div）/（AUCiv·DT）×100%。式中，AUC代表血药浓度一时间曲线下面积，下标T和iv分别代表试验制剂和静脉注射剂的参比制剂，D代表给药剂量（受试药物应具备线性动力学特征）。

Q2: Python数据分析(4)决策树模型

使得该特征变量在决策树模型中发挥的作用较小。蛋肥想法： GridSearch网格搜索可以进行单参数和多参数调优，蛋肥这里以max_depth参数来练习调优，得出max_depth： 7时，AUC更好为0.985。

决策树是数据挖掘中最重要且最常用的方法之一，主要应用于数据挖掘中的分类和预测。决策树是知识的一种呈现方式，决策树中从顶点到每个结点的路径都是一条分类规则。

构建决策树模型需要的主要参数是各个机会事件发生的概率和结局的效用值。

分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点(node)和有向边(directed edge)组成。结点又分为内部结点(internal node)和叶结点(leaf node)。内部结点表示一个特征或属性，叶结点表示一个类。

机器学习常见算法、sklearn数据集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、归一化、标准化、数据主成分分析PCA、KNN算法、决策树模型、随机森林、线性回归及逻辑回归模型和算法。

采用机器学习的方式进行数据分析需要经过五个步骤，分别是数据准备、算法设计、算法训练、算法验证和算法应用。

Q3: 推荐系统的评价指标

评价指标主要用于评价推荐系统各方面的性能，按照应用场景可以分为离线评估和线上测试。

NDCG常用于作为对排序的评价指标，当我们通过模型得出某些元素的排序的时候，便可以通过NDCG来测评这个排序的准确度。 NDCG首先要从CG（cumulative gain，累计增益）说起，CG可以用于评价基于打分/评分的个性推荐系统。

分级数等于零件变差除以GR&R再乘以一个系数。NDC等于5或大于5时量具研究才能认为是有效的。系统分级Windows新系统中的电脑性能检测工具，测量计算机硬件和软件配置的功能，并将此测量结果表示为称作基础分数的一个数字。

很多推荐系统的评测指标就是用F值的。 2/F1 = 1/Precision + 1/Recall ROC曲线逻辑回归里面，对于正负例的界定，通常会设一个阈值，大于阈值的为正类，小于阈值为负类。

Q4: [Python与数据分析]-17分类算法中常用的评价指标

具体评价指标有总体精度、制图精度、用户精度等，这些精度指标从不同的侧面反映了图像分类的精度。在人工智能中，混淆矩阵（confusion matrix）是可视化工具，特别用于监督学习，在无监督学习一般叫做匹配矩阵。

数据结构中评价算法的两个重要指标是时间复杂度和空间复杂度。同一问题可用不同算法解决，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。

对于分类器，或者说分类算法，评价指标主要有precision，recall，F-score等，以及这里要讨论的ROC和AUC。混淆矩阵是理解大多数评价指标的基础，毫无疑问也是理解AUC的基础。

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