scikit-learnのroc_auc_score関数に関する軽微なメモ

#はじめに
大した話ではないのだがメモ。理由の掘り下げはしていない。

#環境

• sklearn 0.22.2.post1

#scikit-learnでのrocaucの計算方法

以下のように実行する。tには正解値、yには予測値を与える

from sklearn import metrics
t = [0,1,0]
y = [1,0,0]
rocauc = metrics.roc_auc_score(t, y)
print(rocauc)

#メモ

正解値に3値以上が含まれるとエラーとなる。

from sklearn import metrics
t = [0,1,3]
y = [1,0,0]
rocauc = metrics.roc_auc_score(t, y)
print(rocauc)

multi_classの指定をすればでないらしい。

エラー内容
ValueError: multi_class must be in ('ovo', 'ovr')

正解値に1値しかない場合エラーとなる。

from sklearn import metrics
t = [0,0,0]
y = [1,0,0]
rocauc = metrics.roc_auc_score(t, y)
print(rocauc)

エラー内容
ValueError: Only one class present in y_true. ROC AUC score is not defined in that case.

予測値は必ずしも0～1の確率でなくてもよく、スコアでも構わない

どういう計算になるかは、また機会があれば。。