auc_scoreをスコア関数として使用する場合、GridSearchCVはpredictまたはpredict_probaを使用しますか？

Question

auc_scoreをスコア関数として使用する場合、GridSearchCVはpredictまたはpredict_probaを使用しますか？

予測関数は、予測されるクラスラベルを生成します。予測クラスラベルは、常に三角形のROC曲線になります。予測されたクラス確率を使用して、より湾曲したROC曲線が得られる。後者は、私が知る限り、より正確です。そうであれば、「カーブした」ROCカーブの下の領域は、おそらくグリッド検索内の分類性能を測定するのに最適です。

したがって、パフォーマンス指標としてROC曲線の下の領域を使用する場合、クラスラベルまたはクラス確率のいずれかがグリッド検索に使用されているかどうか不思議です。私はコード内で答えを見つけようとしましたが、それを理解できませんでした。誰かが答えを知っていますか？あなたは本当にあなたが指摘したようにpredict_probaまたはdecision_functionを使用する必要が検索グリッドのauc_scoreを使用するには

おかげ

Answer 1

。 これは0.13リリースでは不可能です。score_func=auc_scoreの場合はpredictが使用されますが意味はありません。

[編集]以来0.14 [/編集] それはroc_aucに新しいscoringパラメータを設定することにより、auc_scoreを使用してグリッド検索を行うことが可能です：GridSearch(est, param_grid, scoring='roc_auc')。正しいことを行い、predict_proba（predict_probaが利用できない場合はdecision_function）を使用します。 whats new page of the current dev versionを参照してください。

この機能を使用するには、githubから現在のマスターをインストールするか、4月（？）まで0.14を待つ必要があります。