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为什么当我使用带有roc_auc评分的GridSearchCV时，grid_search.score(X，y)和roc_auc_score(y，y_predict)的分数不同？

当使用带有roc_auc评分的GridSearchCV进行网格搜索时，grid_search.score(X，y)和roc_auc_score(y，y_predict)的分数可能不同的原因是因为它们计算的是不同的评分指标。

首先，GridSearchCV是用于自动化调参的工具，它通过交叉验证来评估模型在不同参数组合下的性能。它的score方法默认使用模型的默认评分指标来计算得分，而不是特定于roc_auc的评分指标。

而roc_auc_score是用于计算二分类模型的ROC曲线下的面积（AUC）的评分指标。它需要模型的预测结果和真实标签作为输入，并计算出模型在不同阈值下的真正例率和假正例率，然后计算ROC曲线下的面积。

因此，当使用GridSearchCV的score方法时，它计算的是模型的默认评分指标，可能是准确率、精确率、召回率等，而不是ROC曲线下的面积。这就是为什么grid_search.score(X，y)和roc_auc_score(y，y_predict)的分数可能不同的原因。

如果你想使用ROC AUC作为评估指标，可以在GridSearchCV的构造函数中指定scoring参数为'roc_auc'，这样GridSearchCV会使用ROC AUC来评估模型性能，并且grid_search.score(X，y)的分数将与roc_auc_score(y，y_predict)的分数一致。

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所以在使用五个及模型进行预测的时候，可以考虑使用K折验证，防止过拟合。 blending 与stacking不同，blending是将预测的值作为新的特征和原特征合并，构成新的特征值，用于预测。...Blending 由于blending对将数据划分为两个部分，在最后预测时有部分数据信息将被忽略。 同时在使用第二层数据时可能会因为第二层数据较少产生过拟合现象。 参考资料：推荐参考！...在使用soft voting时，把概率当做权值，这时候集成后的结果为A就显得更为合理 ''' 软投票：和硬投票原理相同，增加了设置权重的功能，可以为不同模型设置不同权重，进而区别模型不同的重要度。...dataset_d2[:, j] = clf.predict_proba(X_predict)[:, 1] print("val auc Score: %f" % roc_auc_score(y_predict...3）模型层面的融合，模型层面的融合可能就涉及模型的堆叠和设计，比如加Staking层，部分模型的结果作为特征输入等，这些就需要多实验和思考了，基于模型层面的融合最好不同模型类型要有一定的差异，用同种模型不同的参数的收益一般是比较小的

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