我一直在尝试调整sklearn的度量标准，尤其是平均精确度得分（average_precision_score）。然而，我在sklearn文档中只能找到一个使用支持向量机（SVM）计算平均精确度得分的示例。下面是代码片段以及文档链接供参考：
# 创建一个简单的分类器classifier = svm.LinearSVC(random_state=random_state)classifier.fit(X_train, y_train)y_score = classifier.decision_function(X_test)# 计算平均精确度得分from sklearn.metrics import average_precision_scoreaverage_precision = average_precision_score(y_test, y_score)现在我的问题是，在上面的例子中，y_score是通过decision_function方法输出的（预测样本的置信度得分），而y_test是类别。对于随机森林来说，由于没有像SVM那样的decision_function方法，如何计算y_score呢？
我尝试过并且看到其他人使用predict(self, X)（预测X的类别）和predict_proba(self, X)（预测X的类别概率）这两种方法来计算平均精确度得分。我使用这两种方法的结果差异很大。使用predict(self, X)时，我的平均精确度得分为0.74，而使用predict_proba时，得分为0.94。我的y_test是类别标签，值为（1, 0）。我对哪种方法正确感到有些困惑。什么时候应该使用predict，什么时候应该使用predict_proba，以及为什么它们导致的平均精确度得分差异如此之大。任何帮助将不胜感激。
回答：
使用predict – 你预测的是标签（假设是0和1）使用predict_proba – 你得到的是某个样本的两个标签的概率（结果[0.1, 0.9] => 这个样本最可能是1而不是0）。
平均精确度（AP）是一个顺序度量，因此预测的顺序是重要的。所以如果真实标签向量是[1, 0, 1]，而预测向量（通过概率）是[0.9, 0.7, 0.8] – AP会给你1.0，即使第二个样本的概率为1是0.7。
因此，如果你的模型犯了错误（错过了类别），仍然有机会让顺序更加平滑。因此，对于像AP或ROC AUC这样的顺序度量，最好使用概率而不是直接预测的标签。
