我正在使用scikit-learn中的roc_auc_score函数来评估我的模型表现。 不管怎么说，无论是使用predict（）还是predict_proba（）
，我都会得到不同的值p_pred = forest.predict_proba(x_test)
y_test_predicted= forest.predict(x_test)
fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test, p_pred[:, 1])
roc_auc = auc(fpr, tpr)
roc_auc_score(y_test,y_test_predicted) # = 0.68
roc_auc_score(y_test, p_pred[:, 1]) # = 0.93
可以就此提出建议吗？
提前致谢
答案 0 :(得分：6)
首先看一下predict和predict_proba之间的区别。前者预测特征集的类，后者预测各种类的概率。
您正在看到y_test_predicted的二进制格式中隐含的舍入错误的影响。 y_test_predicted由1和0组成，其中p_pred由0到1之间的浮点值组成.rc_auc_score例程改变阈值并生成真阳性率和误报率，因此得分看起来很不一样。
考虑以下情况：
y_test = [ 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1]
p_pred = [.6,.4,.6,.9,.2,.7,.4]
y_test_predicted = [ 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0]
请注意，ROC曲线是通过考虑所有截止阈值生成的。现在考虑一个0.65的门槛......
p_pred案例给出：
TPR=0.5, FPR=0,
并且y_test_predicted案例给出：
TPR=.75 FPR=.25.
你可能会发现，如果这两点不同，那么两条曲线下的面积也会大不相同。
但要真正理解它，我建议查看ROC曲线本身以帮助理解这种差异。
希望这有帮助！