Как найти частоту появления ошибок, когда sklearn's roc_auc_score используется в качестве метрики?

Question

auc = roc_auc_score(CV_label, y_pred_proba) * float(100)

Однако мне сказали, что я не могу найти ошибку с помощью (100 - roc_auc_score). Я нашел ранее ответ на вопрос о равной частоте ошибок. Ссылка: Равный коэффициент ошибок в Python . Как найти ошибку, используя только roc_auc_score.

Answer 1

Вы не можете. ROC AUC представляет собой сводку кривой ROC, и невозможно получить информацию об одной точке из обобщенной метрики.

Вы должны использовать метрику accuracy_score вместо:

accuracy = accuracy_score(CV_label, y_pred_proba)