我司個元分類問題的數(shù)據(jù)集。

我司將數(shù)據(jù)集分為訓練集和測試集。

我司在訓練集上訓練個分類器，在測試集上進行預測。

我司使用roc_auc_score函數(shù)計算預測結(jié)果的AUC值。

看下量子計算軟件、綠色建筑設(shè)計和廢舊回收這個領(lǐng)域在Python畫AUC方面的特點和意見。

在這個領(lǐng)域可能評估量子算法或量子電路的性能。在這種情況下通過模擬些量子問題，用Python的qiskit庫等工具進行編程和模擬，通過計算AUC來評估其性能。

在這個領(lǐng)域可能評估建筑的設(shè)計方案對環(huán)境的影響。在這種情況下建立些數(shù)學模型，用Python的numpy和pandas庫進行數(shù)據(jù)分析，通過計算AUC來評估設(shè)計方案的優(yōu)劣。

在這個領(lǐng)域可能評估廢舊物品的回收策略的效果。在這種情況下收集些歷史數(shù)據(jù)，用Python的scikit-learn庫進行機器學習建模，通過計算AUC來評估回收策略的效果。