这段代码用于评估一个训练好的模型在检验集上的分类准确率、召回率和AUC值。
首先，它解压缩了名为’model.zip’的模型文件，并将文件提取到’model’文件夹中。然后，它读取了名为’valid_preprocess_df.csv’的检验集数据。
接下来，在tensorflow会话中加载了之前训练好的模型。使用图(graph)对象获取模型中定义的各个张量(tensor)，包括输入张量(x)、标签张量(y)、权重张量(w)、偏置张量(b)和预测结果张量(pred)。
然后，通过tf.metrics库中的auc()、accuracy()和recall()函数，创建了分别计算AUC值、准确率和召回率的操作(op)。sess.run()函数运行这些操作，并传入验证集数据(x_valid和y_valid)作为输入。
最后，打印出计算得到的AUC值(auc_value)、准确率(acc_value)和召回率(rec_value)。
请注意，这里使用了tensorflow.compat.v1模块来兼容旧版本tensorflow代码。如果你使用较新版本的tensorflow，则可以直接使用tensorflow模块而不是tensorflow.compat.v1。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
