roc_auc_score参数设置

roc_auc_score是用来评估分类模型预测结果的性能指标之一，常用于二分类问题。其参数设置如下：

`roc_auc_score(y_true, y_score, average='macro', sample_weight=None, max_fpr=None, multi_class='raise', labels=None)`

其中，参数含义如下：

- `y_true`：真实标签；
- `y_score`：分类器预测得分；
- `average`：对于多分类问题，指定如何计算每个类别的AUC。可选值包括：'macro'、'weighted'、'micro'和None；
- `sample_weight`：样本权重；
- `max_fpr`：在计算多类别AUC时，返回的多类别AUC的最大假阳性率；
- `multi_class`：多类别分类的策略。可选值包括：'raise'、'ovr'和'ovo'；
- `labels`：用于计算多类别分类的标签。

需要注意的是，`y_score`是分类器预测得分，而不是分类器预测的类别。在二分类问题中，可以使用分类器预测的概率作为预测得分。

相关问题

ImportError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp/ipykernel_34052/2528588431.py in <module> ----> 1 from sklearn.metrics import multiclass_roc_auc_score ImportError: cannot import name 'multiclass_roc_auc_score' from 'sklearn.metrics' (D:\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\__init__.py)

如果您的 Scikit-learn 版本太旧，可能会出现 `ImportError` 无法导入 `multiclass_roc_auc_score` 函数的情况。如果您的 Scikit-learn 版本低于0.22，则无法使用 `multiclass_roc_auc_score` 函数。在这种情况下，您可以尝试更新 Scikit-learn 库，或者使用其他可用的指标来评估您的多类分类模型，例如 `accuracy_score()` 函数。

如果更新 Scikit-learn 库不是一个选项，您可以尝试使用 `roc_auc_score()` 函数来计算多类分类问题的 ROC AUC 分数。`roc_auc_score()` 函数可以处理多类分类问题，但需要将标签 `y_true` 转换为二进制编码形式，例如 one-hot 编码。以下是使用 `roc_auc_score()` 函数计算多类分类问题的 ROC AUC 分数的示例代码：

from sklearn.preprocessing import label_binarize
from sklearn.metrics import roc_auc_score

# 将真实标签转换为二进制编码形式
y_test_bin = label_binarize(y_test, classes=[0, 1, 2, ..., n_classes-1])

# 计算多类分类问题的 ROC AUC 分数
roc_auc = roc_auc_score(y_test_bin, y_score, average='weighted', multi_class='ovr')

# 打印 ROC AUC 分数
print('ROC AUC score:', roc_auc)

其中，`n_classes` 是您数据集中的类别数量，`multi_class` 参数指定了如何处理多类分类问题，可以设置为 `'ovr'`（一对多）或 `'ovo'`（一对一）。在这个示例代码中，我们使用 `'ovr'` 来计算多类分类问题的 ROC AUC 分数。

sklearn.metrics的roc_auc_score中的scoring参数哪个可以用来计算每个测试集的 AUC 分数

`roc_auc_score`函数本身就是用来计算每个测试集的AUC分数的，无需指定参数。在多分类情况下，它将计算每个类别的AUC分数，并返回平均值。如果您需要计算每个类别的AUC分数，则可以使用`roc_auc_score`的`multi_class`参数设置为`'ovr'`。这将计算每个类别与其他类别的AUC分数。