python中svm方法计算auc

python中svm方法计算auc
在机器学习领域中，支持向量机(SVM)是一种广泛应用的分类算法。

SVM可以用于二元分类问题和多元分类问题，它的主要目标是找到一个超平面，将数据集划分成不同的类别。

常用的SVM分类器包括线性SVM和非线性SVM。

在使用SVM进行分类时，我们通常需要评估分类器的性能，而常用的评价指标之一就是AUC(ROC曲线下的面积)。

在Python中，我们可以使用scikit-learn库中的svm方法来构建SVM分类器，并使用sklearn.metrics库中的roc_auc_score方法来计算AUC值。

具体实现过程如下：
1.导入所需库：
from sklearn import svm
from sklearn import metrics
2.准备数据集：
# 假设我们有一个二元分类问题的数据集X和标签y
X = ...
y = ...
3.拆分数据集为训练集和测试集：
# 将数据集拆分为训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
4.构建SVM分类器：
# 构建SVM分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1, probability=True) 5.训练SVM分类器：
# 训练SVM分类器
clf.fit(X_train, y_train)
6.预测测试集并计算AUC：
# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算AUC
auc = metrics.roc_auc_score(y_test,
clf.predict_proba(X_test)[:,1])
7.输出AUC值：
print('AUC值为：', auc)
通过以上步骤，我们就可以在Python中使用svm方法计算AUC 值了。

需要注意的是，在计算AUC时，我们要使用predict_proba方法来获取SVM分类器对测试集样本的预测概率，然后再提取概率值中的第二列作为正例的概率，最后使用roc_auc_score方法来计算AUC 值。