scikit-learn - roc_curve の y_score 引数としてのバイナリ ベクトル

Question

sklearn roc_curve docstringには次のように記載されています。

「y_score : 配列、形状 = [n_samples] ターゲット スコアは、陽性クラスの確率推定値、信頼値、またはバイナリ決定のいずれかです。」

y_score をバイナリ ベクトル (「バイナリ決定」) に設定するのは、どのような状況で意味がありますか? その結果、その点に反するような 1 つの点を持つ ROC 曲線が得られるのではないでしょうか?

Answer 1

確率スコアを出力しない分類器を使用している場合 (svm.SVC明示的な なしprobability=Trueなど)、ROC 曲線を計算する方法はありません。API 設計者には、例外を発生させてユーザーに有用な情報を提供しないか、1 つのデータ ポイントで縮退した曲線をプロットするかの 2 つの選択肢があります。後者の方が便利だと思います。