二进制向量作为 roc_curve 的 y_score 参数答案

【问题标题】：Binary vectors as y_score argument of roc_curve二进制向量作为 roc_curve 的 y_score 参数
【发布时间】：2014-03-16 18:02:56
【问题描述】：

sklearn roc_curve docstring 状态：

"y_score : 数组，形状 = [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”）有意义？这不会导致 ROC 曲线上带有一个点，这与该点相悖吗？

【问题讨论】：

【解决方案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 设计者，您有两种选择：引发异常并不向用户提供有用信息，或者用一个数据点绘制退化曲线。我认为后者更有用。

【讨论】：