【Pytorch-从一团乱麻到入门】：5、模型效果评估指标：ROC-AUC、PR-AUC及可能遇到的问题(2)
AUC的计算属实隐藏着无数的坑，一旦遇到就得吭哧吭哧排查很久，在次进行记录，给走过路过的小伙伴们提个醒。1、Bug如下：如果遇到ROC-AUC数值出现多个0.5，那么极有可能是数据本身的问题，例如：当预测类别只有一类时，计算ROC-AUC会得到0.5 ！代码如下：import numpy as npfrom sklearn import metricsfrom sklearn.metrics import precision_recall_curve,auc,accuracy_scor
