def calculate_eer(y_true, y_scores): fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_scores, pos_label=1) eer = brentq(lambda x : 1. - x - interp1d(fpr, tpr)(x), 0., 1.) return eer # 假设y_true为真实标签（0或1），y_scores为预测得分（概率或其他连续值） eer = calculate_eer(y_true, y_scores) print("Equal Error Rate (EER):", eer) 这段代码中的y_true, y_scores是啥意思

在这段代码中，`y_true`是真实的标签（0或1），表示样本的真实类别。`y_scores`是预测得分，可以是概率或其他连续值，表示模型对样本属于正类的预测程度。通常，`y_scores`的值越高，表示模型认为该样本属于正类的概率越大。函数`calculate_eer`用于计算等误差率（Equal Error Rate），即在二分类问题中，假阳性率（False Positive Rate）与假阴性率（False Negative Rate）相等的阈值。