y_scoreとy_predictの違いが分かりません

Question

y_score と y_predict の違いが分かりません.

自分なりの解釈なのですが,
model.predictで出力されるのがy_predict
model.evaluateで出力されるのがy_score
としているのですが, この解釈はあっていますでしょうか.

それと, roc_auc_scoreで使うことになる,
roc_auc_score(y_test,y_predict)
のy_predictが, 様々なサイトでy_predictだったりy_scoreだったりしてよく分かりません.
この場合, どちらが正しいのでしょうか？

※下記コードは, kerasでmodel = Sequential()を組んだ後の話で, データはtrain_test_splitで分けています.

#下記のどちらが正しいのでしょうか？

y_predict = model.predict(X_test)
print(roc_auc_score(y_test, y_predict))

y_score = model.evaluate(X_test)
print(roc_auc_score(y_test,y_score))

Answer 1

名前自体はただの変数名ですので、べつにただのyでもhogeでもいいのですが、roc曲線は「各データ」に対する何らかのスコアから計算します。これが得られるのはpredictメソッドです。

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.roc_auc_score.html
https://keras.io/ja/models/sequential/

Comments

[f001]

ありがとうございます！
roc_auc_scoreに使用する変数の疑問が取れました.