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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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