如何将roc_auc_score和max_fpr参数用作cross_val_score评分函数？

问题描述

我尝试将sklearn.metrics.make_scorer与我编写的auroc_with_maxfpr函数一起使用，并且通过比较该得分手与max_fpr=1与默认roc_auc得分手的结果进行了健全性检查确保它能正常工作。 （max_fpr在实际用例中将小于1）。但是，两个cross_val_score调用返回的结果非常不同。知道为什么吗？

以下是可重现的示例：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import make_scorer,roc_auc_score
from sklearn.model_selection import cross_val_score,KFold
import numpy as np

y_true = [0,1,1]
X = np.random.rand(len(y_true),10)
kf = KFold(n_splits=2)
model = LogisticRegression(solver = 'lbfgs')

def auroc_with_maxfpr(y_true,y_score,**kwargs):
    return roc_auc_score(y_true,max_fpr=1)
my_scorer = make_scorer(auroc_with_maxfpr)

scores = cross_val_score(model,X,y_true,cv=kf,scoring=my_scorer)
print(scores)

scores = cross_val_score(model,scoring='roc_auc')
print(scores)

解决方法

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