某新型零售公司使用深度学习训练决策模型，通过分析用户的历史购买记录、浏览行为和个人信息，更有效地进行库存管理和个性化推荐。以二分类的方式展开训练，在最后阶段，选择使用 AUC(Area Under ROC-Curve) 作为评价指标。请根据输入输出的描述，编程实现相应功能。提示：AUC 通常用来表示随机选出一对正负样本，分类器对于正样本的打分大于负样本打分的概率，假设一个数据集中有 M 个正样本， N 个负样本，将所有的样本按照预测值从小到大排序，此时，；其中 rank 代表正样本在排序中的索引加一，比如排序以后某一正样本的预测值对应的索引为 1，则 rank 值为2。

区块链毕设网qklbishe.com为您提供问题的解答

某新型零售公司使用深度学习训练决策模型，通过分析用户的历史购买记录、浏览行为和个人信息，更有效地进行库存管理和个性化推荐。以二分类的方式展开训练，在最后阶段，选择使用 AUC(Area Under ROC-Curve) 作为评价指标。请根据输入输出的描述，编程实现相应功能。

提示：AUC 通常用来表示随机选出一对正负样本，分类器对于正样本的打分大于负样本打分的概率，假设一个数据集中有 M 个正样本， N 个负样本，将所有的样本按照预测值从小到大排序，此时， $某新型零售公司使用深度学习训练决策模型，通过分析用户的历史购买记录、浏览行为和个人信息，更有效地进行库存管理和个性化推荐。以二分类的方式展开训练，在最后阶段，选择使用 AUC(Area Under ROC-Curve) 作为评价指标。请根据输入输出的描述，编程实现相应功能。提示：AUC 通常用来表示随机选出一对正负样本，分类器对于正样本的打分大于负样本打分的概率，假设一个数据集中有 M 个正样本， N 个负样本，将所有的样本按照预测值从小到大排序，此时，；其中 rank 代表正样本在排序中的索引加一，比如排序以后某一正样本的预测值对应的索引为 1，则 rank 值为2。$ ；其中 rank 代表正样本在排序中的索引加一，比如排序以后某一正样本的预测值对应的索引为 1，则 rank 值为2。