roc_auc_score的输入有什么要求

`roc_auc_score`函数的输入要求如下：

1. `y_true`: 真实的二进制标签，可以是一个一维数组或列表。标签可以是0和1的形式，其中0表示负类，1表示正类。

2. `y_score`: 预测的正类概率、置信度或得分，与`y_true`的形状相同。它可以是一个一维数组或列表，其中包含模型对每个样本的预测概率或得分。注意，`y_score`应该是正类的概率或得分，而不是预测的类别标签。

确保`y_true`和`y_score`具有相同的长度，并且元素的顺序一致。另外，`y_true`和`y_score`中的值应该是可比较的，即可转换为浮点数类型。

以下是一个示例，展示了如何使用`roc_auc_score`函数：

from sklearn.metrics import roc_auc_score

y_true = [0, 1, 1, 0, 1]
y_score = [0.2, 0.6, 0.8, 0.3, 0.9]

auc = roc_auc_score(y_true, y_score)
print("AUROC:", auc)

这段代码计算了一个简单示例的AUROC，其中`y_true`是真实标签，`y_score`是预测的正类概率。请注意，`y_true`和`y_score`的长度相同，并且顺序对应。最后，打印出计算得到的AUROC值。