scikit-learn - 二进制向量作为 roc_curve 的 y_score 参数

Question

sklearn roc_curve文档字符串指出：

“y_score : array, shape = [n_samples] 目标分数，可以是正类的概率估计、置信度值或二元决策。”

在什么情况下将 y_score 设置为二进制向量（“二进制决策”）是有意义的？这不会导致 ROC 曲线上有一个点，这与该点相悖吗？

Answer 1

如果您使用的分类器不输出概率分数（例如svm.SVC，没有明确的probability=True），则无法计算 ROC 曲线。作为 API 设计人员，您有两种选择：引发异常并不向用户提供任何有用信息，或者用一个数据点绘制一条退化曲线。我认为后者更有用。