¿Cómo calcular el AUC para One Class SVM en python?

machine-learning scikit-learn

Question

Tengo dificultades para trazar el gráfico AUC de OneClassSVM en python (estoy usando sklearn, que genera una matriz de confusión como [[tp, fp],[fn,tn]] con fn=tn=0 .

from sklearn.metrics import roc_curve, auc
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_nb_predicted)
roc_auc = auc(fpr, tpr) # this generates ValueError[1]
print "Area under the ROC curve : %f" % roc_auc
plt.plot(fpr, tpr, label=''ROC curve (area = %0.2f)'' % roc_auc)

Quiero manejar el error [1] y trazar el AUC para OneClassSVM .

[1] ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(''float64'').