GridSearchCV, auc_score skor işlevi olarak kullanıldığında tahmin veya predict_proba kullanıyor mu?

Question

GridSearchCV, auc_score skor işlevini kullanırken predict veya predict_proba kullanıyor mu?

işlevi, her zaman bir üçgen ROC eğrisi neden olur tahmin sınıf etiketler, oluşturur tahmin. Tahmin edilen sınıf olasılıkları kullanılarak daha eğimli bir ROC eğrisi elde edilir. İkincisi, bildiğim kadarıyla, daha doğru. Eğer öyleyse, 'kavisli' ROC eğrisinin altındaki alan, ızgara aramasında sınıflandırma performansını ölçmek için muhtemelen en iyisidir. performans ölçütü olarak ROC eğrisinin altındaki alan kullanılarak zaman sınıf etiket veya sınıf olasılıkları ya ızgara arama için kullanıldığında

Bu nedenle merak ediyorum. Cevabı kodda bulmaya çalıştım ama anlayamadım. Buradaki cevapları bilen var mı?

Teşekkür

Answer 1

sen belirttiği gibi gerçekten predict_proba veya decision_function kullanmak gerekir arama ızgara için auc_score kullanın. Bu, 0.13 sürümünde mümkün değildir.score_func=auc_score'u kullanırsanız, predict kullanırsınız, bu hiç mantıklı değildir.

[değiştir] yana 0.14 [/ değiştir] bu roc_auc yeni scoring parametre ayarlayarak, auc_score kullanılarak ızgara arama yapmak mümkündür: GridSearch(est, param_grid, scoring='roc_auc'). Doğru olanı yapacak ve predict_proba (veya mevcut değilse decision_function) kullanacaktır. whats new page of the current dev version'a bakın.

Bu işlevselliği almak veya Nisan (?) 0.14 için beklemek github geçerli usta yüklemeniz gerekir.