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Amy 原创整理｜资料核验：2026-10-30
scikit-learn的roc_auc_score文档说明，二分类的y_score可以是概率估计，也可以是未经过阈值切分的decision_function分数。使用predict_proba时，要对应类别标签较大的那一类，通常是estimator.classes_[1]对应的列。
教学解释：把概率先按0.5压成0和1，会丢掉原本的分数排序信息；即使程序仍能算出一个值，也不等于对连续模型分数完成了同样的评估。
Amy建议：计算前检查真实标签、classes_顺序、分数方向及样本对齐。先用一个可人工检查的小例子确认，再处理完整验证集。多分类输入还有概率列顺序和参数要求，不能直接照搬二分类取一列的写法。
官方来源：
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.roc_auc_score.html