二分类模型评估指标不一致问题：scikit-learn计算与曲线趋势不符

1. 指标计算的参数顺序错误（核心矛盾来源） #

scikit-learn所有分类指标函数（precision_score/recall_score/roc_auc_score等）的第一个参数必须是真实标签y_true，第二个才是预测结果/得分。你的代码完全搞反了这个顺序：

# 错误写法：把预测值放在了真实标签的位置
precision.append(precision_score(y_predict, y_test))
recall.append(recall_score(y_predict, y_test))
roc_auc.append(roc_auc_score(y_predict, y_test))

这直接导致：

• precision和recall的计算结果完全颠倒（比如模型实际的低recall被算成了高recall）；
• ROC AUC用离散的0/1预测值计算，完全违背了该指标需要连续得分（概率/决策函数）的逻辑，得出的结果毫无意义。

正确写法：

# 修正参数顺序：真实标签在前，预测值/得分在后
precision.append(precision_score(y_test, y_predict))
recall.append(recall_score(y_test, y_predict))
# ROC AUC必须用模型的连续得分，不能用硬分类结果
try:
    y_scores = model.decision_function(X_test)
except AttributeError:
    y_scores = model.predict_proba(X_test)[:,1]
roc_auc.append(roc_auc_score(y_test, y_scores))

2. 阈值归一化导致的0.5对应关系失效 #

你对阈值做了min-max归一化：

thresholds = (thresholds-min(thresholds))/(max(thresholds)-min(thresholds))

但不同模型的原始阈值逻辑天差地别：

• 树模型（RandomForest/ExtraTrees）用predict_proba输出概率，默认分类阈值是0.5；
• SVM（LinearSVC/SVC）用decision_function输出超平面距离，默认分类阈值是0；
• 逻辑回归的decision_function输出对数几率，默认阈值也是0。

归一化后，0.5这个值在不同模型中对应的原始阈值完全不是模型predict()方法用的默认阈值，导致你观察到的"阈值0.5时的precision/recall"和模型实际分类结果完全不匹配。

解决方法：直接使用原始阈值，不要做归一化，或者在图中标注每个模型的默认分类阈值位置。

3. 额外注意点 #

• 概率校准只影响概率的可靠性，不会改变ROC曲线的形状（ROC只关注样本排序能力），所以你的校准尝试无法解决参数顺序错误导致的核心矛盾；
• 如果数据集类别不平衡，默认阈值0.5可能不是最优，但这只会导致指标不是最优，不会出现指标和曲线完全矛盾的情况。

修正上述问题后，指标计算结果和曲线趋势就会完全匹配。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Linda Smith