roc_auc_score和auc函数的结果不同

roc_auc_score和auc函数都是用于计算ROC曲线下的面积（AUC），但是它们的输入参数和返回结果不同，因此结果也可能不同。

- roc_auc_score的输入参数包括真实标签（y_true）和预测概率（y_score），返回值是ROC曲线下的面积（AUC）。
- auc函数的输入参数包括x和y，其中x是ROC曲线上的假正率（FPR）列表，y是ROC曲线上的真正率（TPR）列表，返回值是ROC曲线下的面积（AUC）。

因此，如果使用不同的输入参数调用这两个函数，或者预测概率和真实标签不匹配，那么它们计算出的AUC可能不同。

相关问题

roc_auc_score函数和auc函数的区别

roc_auc_score函数和auc函数都是用来计算ROC曲线下的面积（AUC），但是它们的输入和输出略有不同。

roc_auc_score函数的输入是真实标签和预测标签的概率值，输出是ROC曲线下的面积。

而auc函数的输入是ROC曲线上的假阳率和真阳率，输出是ROC曲线下的面积。

因此，使用roc_auc_score函数需要先计算出预测标签的概率值，而使用auc函数需要先计算出ROC曲线上的假阳率和真阳率。

roc_auc_score（）和mulroc_auc_score

（）的区别是什么？

roc_auc_score（）是用于计算二分类问题中AUC（Area Under the Curve）的函数，而mulroc_auc_score（）是用于计算多分类问题中AUC的函数。mulroc_auc_score（）将多个类别分别作为阳性和阴性，将每个类别与其它所有类别进行比较，并计算每个类别的ROC曲线下的面积，最终得出的AUC值是所有类别的AUC值的平均值。