sklearn学习：为什么roc_auc_score()和auc()有不同的结果？

为什么roc_auc_score()和auc()有不同的结果？

auc()：计算ROC曲线下的面积.即图中的area

roc_auc_score()：计算AUC的值，即输出的AUC

最佳答案

AUC并不总是ROC曲线下的面积.曲线下面积是某个曲线下的(抽象)区域,因此它比AUROC更通用.对于不平衡类,最好找到精确回忆曲线的AUC.

请参阅sklearn source for roc_auc_score：

def roc_auc_score(y_true, y_score, average="macro", sample_weight=None):
    # <...> docstring <...>
    def _binary_roc_auc_score(y_true, y_score, sample_weight=None):
            # <...> bla-bla <...>
 
            fpr, tpr, tresholds = roc_curve(y_true, y_score,
                                            sample_weight=sample_weight)
            return auc(fpr, tpr, reorder=True)
 
    return _average_binary_score(
        _binary_roc_auc_score, y_true, y_score, average,
        sample_weight=sample_weight) 

首先获得roc曲线,然后调用auc()来获取该区域.你的问题是predict_proba()调用.对于正常的预测(),输出总是相同的：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import roc_curve, auc, roc_auc_score
 
est = LogisticRegression(class_weight='auto')
X = np.random.rand(10, 2)
y = np.random.randint(2, size=10)
est.fit(X, y)
 
false_positive_rate, true_positive_rate, thresholds = roc_curve(y, est.predict(X))
print auc(false_positive_rate, true_positive_rate)
# 0.857142857143
print roc_auc_score(y, est.predict(X))
# 0.857142857143

如果您为此更改了上述内容,则有时会得到不同的输出：

false_positive_rate, true_positive_rate, thresholds = roc_curve(y, est.predict_proba(X)[:,1])
# may differ
print auc(false_positive_rate, true_positive_rate)
print roc_auc_score(y, est.predict(X))