# Հաստատեք և գրեք այն սահմանումը, թե ինչ է roc auc:
# Ինչպես հաշվվում է roc_auc_score-ը:
# Գրեք ֆունկցիա, որը հաշվում է roc_auc_score-ը ըստ գրած սահմանման:
# Եվ ցանկացած դասերի համար, նշված առաջնահերթության կարգով:
# Մոդելը աշխատում է հետևյալ կերպ
# y_score[i] >= շեմ -> y_pred[i] = 1
# y_score[i] < շեմ -> y_pred[i] = 0
def test_roc_aur_score():
y_true = [0, 0, 0, 1, 0, 0]
y_score = [0.2, 0.4, 0.31, 0.6, 0.3, 0.7]
res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score)
assert res_metric == 0.8
y_true = [0, 1, 0, 0, 0, 1]
y_score = [0.7, 0.6, 0.31, 0.31, 0.3, 0.2]
res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score)
assert res_metric == 0.375
y_true = [0, 0, 0, 1, 0, 0]
y_score = [0.2, 0.4, 0.31, 0.8, 0.3, 0.7]
res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score)
assert res_metric == 1
y_true = [0, 0, 0, 0, 0, 0]
y_score = [0.2, 0.4, 0.31, 0.8, 0.3, 0.7]
res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score)
assert res_metric == 0
# Қосымша тесттер бірнеше кластар үшін
y_true = [0, 1, 0, 0.5, 0, 1]
y_score = [0.7, 0.6, 0.31, 0.31, 0.3, 0.2]
res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score)
assert res_metric == 0.
y_true = [0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.6]
y_score = [0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.6]
res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score)
assert res_metric == 1
