如果我想基于ROC曲线下的面积优化逻辑回归模型（例如）的正则化参数，我可以使用GridSearchCV获得合适的参数范围并设置scoring='roc_auc'。
这可以使用from sklearn.model_selection import GridSearchCV完成，并且不需要包含from sklearn.metrics import roc_auc_score。
但是，如果我想手动为特定的拟合数据集计算ROC曲线下的面积，那么我需要包含from sklearn.metrics import roc_auc_score。
GridSearchCV我们以某种方式在幕后导入roc_auc_score？不幸的是，我似乎无法在source code中遵循这一点 - 我真的很感激解释。GridSearchCV我们最终导入幕后所有可能的评分方法？roc_auc_score，如果我只导入GridSearchCV而不是roc_auc_score本身？幕后是否暗中“存在”？我很欣赏这可能是一个关于python导入的更一般的问题，而不是特定于scikit-learn ...
GridSearchCV扩展了BaseSearchCV类。这意味着它将使用fit() function defined in BaseSearchCV。
现在你可以在source code here看到：
...
...
scorers, self.multimetric_ = _check_multimetric_scoring(
self.estimator, scoring=self.scoring)
...
...
它在这里检查GridSearchCV构造期间提供的所有参数。对于'scoring' param，它称为_check_multimetric_scoring()方法。现在，在此文件的顶部，您将看到许多导入。
方法_check_multimetric_scoring指向scorer.py file：
类似地跟踪方法调用，我们will reach here：
SCORERS = dict(explained_variance=explained_variance_scorer,
r2=r2_scorer,
neg_median_absolute_error=neg_median_absolute_error_scorer,
neg_mean_absolute_error=neg_mean_absolute_error_scorer,
neg_mean_squared_error=neg_mean_squared_error_scorer,
neg_mean_squared_log_error=neg_mean_squared_log_error_scorer,
accuracy=accuracy_scorer, roc_auc=roc_auc_scorer,
...
...
...
...
看看roc_auc，我们将reach here：
roc_auc_scorer = make_scorer(roc_auc_score, greater_is_better=True,
needs_threshold=True)
现在看看这里的参数，roc_auc_score被发送到make_scorer。那么它从哪里进口？查看此文件的顶部，您将看到：
from . import (r2_score, median_absolute_error, mean_absolute_error,
mean_squared_error, mean_squared_log_error, accuracy_score,
f1_score, roc_auc_score, average_precision_score,
precision_score, recall_score, log_loss,
balanced_accuracy_score, explained_variance_score,
brier_score_loss)
所以从这里开始，实际的评分对象将返回给GridSearchCV。
现在，库正在使用相对和绝对导入，正如@Denziloe正确地说的那样，那些导入是该模块的本地导入，而不是全局导入。
有关导入范围和命名空间的更多信息，请参阅以下答案：