Python Roc_曲线位置标签混淆_Python_Scikit Learn_Keras_Deep Learning_Roc

Python Roc_曲线位置标签混淆

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Python Roc_曲线位置标签混淆,python,scikit-learn,keras,deep-learning,roc,Python,Scikit Learn,Keras,Deep Learning,Roc,我有一个关于scikit learn中的roc_曲线的问题，对于深度学习练习，我注意到我的数据有1作为阳性标签。经过我的训练后，测试的准确率在74%左右，但roc曲线下面积（AUC）得分只有0.24 y_pred = model.predict([x_test_real[:, 0],x_test_real[:, 1]]) fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y_test_real, y_pred,pos_label=1) roc_auc = metr

我有一个关于

scikit learn

中的

roc_曲线的问题，对于深度学习练习，我注意到我的数据有1作为阳性标签。经过我的训练后，测试的准确率在74%左右，但roc曲线下面积（AUC）得分只有0.24
y_pred = model.predict([x_test_real[:, 0],x_test_real[:, 1]])
fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y_test_real, y_pred,pos_label=1)
roc_auc = metrics.auc(fpr, tpr)
print("roc_auc:  %0.2f" % roc_auc)

如果我将pos\u标签
更改为0。auc得分变为0.76（显然）
现在我做了一个小实验，我改变了我的训练和测试标签（这是二进制分类）
这样，应该将正负标签从1翻转到0。然后我再次运行代码。这一次，我们期待着中华民国auc的行为也会发生变化。但是没有
fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y_test_real, y_pred,pos_label=0)

仍在给出0.80，并且带有pos\u label=1
正在给出0.2。这让我很困惑

如果我改变训练目标中的阳性标签，是否会影响roc_曲线auc值
哪种情况是正确的分析
输出是否与所使用的损失函数有关？我正在使用“对比损失”解决匹配和不匹配的二元分类问题

有人能帮我吗？：）
y_train_real = 1 - y_train_real
y_test_real = 1 - y_test_real

fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y_test_real, y_pred,pos_label=0)