Auc

注意：目前只用Python实现Auc，可能速度略慢

该接口计算Auc，在二分类(binary classification)中广泛使用。相关定义参考 。

该接口创建四个局部变量true_positives, true_negatives, false_positives和false_negatives，用于计算Auc。为了离散化AUC曲线，使用临界值的线性间隔来计算召回率和准确率的值。用false positive的召回值高度计算ROC曲线面积，用recall的准确值高度计算PR曲线面积。

参数：

返回：初始化后的 对象

返回类型：Auc

代码示例：

( preds, labels )

用给定的预测值和标签更新Auc曲线。

返回：无

( )

该函数计算并返回Auc值。

返回类型：float