如何解决为什么我的 ROC 分数和 ROC 曲线显示不同的值?
test_tree = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=50,max_features='sqrt',max_leaf_nodes=200,random_state=1)
test_tree.fit(X_train,y_train)
y_pred = test_tree.predict(X_test)
print('Area under ROC curve: ' +
str(sk.metrics.roc_auc_score(y_true = y_test,y_score = y_pred)))
sk.metrics.plot_roc_curve(estimator=test_tree,X=X_test,y= y_test)
ROC 曲线下面积:0.6680580761156624 ROC Curve
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