如何使用python代码根据y_true中单个类别的y_pred和y_true值来计算auc或roc或auc-roc分数。
我已经在stackoverflow和Internet上检查了各种类似的问题，但是任务没有解决，或者输出不是预期的。
这里是y_true和y_pred值的示例。
y_true = numpy.array([1,1,1])
y_pred = numpy.array([0.36,0.82,0.46])
或，
y_true = [1,1,1]
y_pred = [0.36,0.82,0.46]
提起，我检查了python库的各种内置函数，发现虽然可以找到true-positive-rate，但是false-positive-rate显示为nan或不是数字。
tensorflow和/或theano和/或pytorch和/或caffe和/或sklearn和/或其他python库或python的已修改函数可用于从<< AUC或ROC或AUC-ROC分数]中找到< [单类值1的y_true和y_pred预测分数。如果需要更多详细信息，请发表评论。
如何使用python代码根据y_true中SINGLE CLASS的y_true和y_pred值来计算auc或roc或auc-roc分数。我已经检查了关于stackoverflow和Internet的各种类似问题，但是...