sklearn计算auc的坑----model.predict()和 model.predict_proba()的区别
sklearn中计算auc的两个函数：
auc() 和 roc_auc_score()
from sklearn.metrics import roc_curve, auc, roc_auc_score
model.predict()和 model.predict_proba()的区别
model.predict()得到的预测是预测类别结果，如果是二分类，就是0和1；
model.predict_proba()此函数得到的结果是一个多维数组，如果是二分类，则是二维数组，第一列为样本预测为0的概率，第二列为样本预测为1的概率。
使用auc()
注意：在使用roc_auc_score()的时候，其输入为真实标签与预测概率，此处为概率，如果输入了预测标签，那么得到的结果会变差。
因此，在使用roc_auc_score()的时，先用model.predict_proba()函数来得到预测概率，我们在使用的时候，要计算类别1的auc，则要用样本预测为1的概率model.predict_proba(testdata)[:,1]
model = LogisticRegression(class_weight='auto')
X = np.random.rand(10, 2)
y = np.random.randint(2, size=10)
model.fit(X, y)
false_positive_rate, true_positive_rate, thresholds = roc_curve(y, model.predict(X))
print auc(false_positive_rate, true_positive_rate)
roc区间就是关于fpr和tpr的图，因此计算auc，需要先计算fpr和tpr。
下图是一个混淆矩阵的例子，混淆矩阵可以使用metrics.confusion_matrix(testlabels, predictions)得到，testlabels就是测试集的真实标签，predictions就是测试集的预测标签，可由model.predict()得到。
TPR = TP/(TP + FN) 也称为为—灵敏度
FPR = FP/(FP + TN), 1-FPR=特异度
下图是一个roc例图：
使用roc_auc_score()
注意：在使用roc_auc_score()的时候，其输入为真实标签与预测概率，此处为概率，如果输入了预测标签，那么得到的结果会变差。
因此，在使用roc_auc_score()的时，先用model.predict_proba()函数来得到预测概率。我们在使用的时候，要计算类别1的auc，则要用样本预测为1的概率model.predict_proba(testdata)[:,1]
注意roc_auc_score()适合用于二分类问题。
rocauc = metrics.roc_auc_score(testlabels, model.predict(testdata))
rocauc_0 = metrics.roc_auc_score(testlabels, model.predict_proba(testdata)[:,0])
rocauc_1 = metrics.roc_auc_score(testlabels, model.predict_proba(testdata)[:,1])
print(rocauc,rocauc_0,rocauc_1)
0.616489651416122 0.048883442265795204 0.9511165577342049
多分类的时候，用auc()计算多个类别的auc：https://blog.csdn.net/NockinOnHeavensDoor/article/details/83384844
多分类roc传送门
多分类tpr和fpr计算：