如果使用RocCurveDisplay作为硬编码的打印精度，似乎无法执行此操作：

if self.roc_auc is not None and name is not None:
            line_kwargs["label"] = f"{name} (AUC = {self.roc_auc:0.2f})"
        elif self.roc_auc is not None:
            line_kwargs["label"] = f"AUC = {self.roc_auc:0.2f}"
        elif name is not None:
            line_kwargs["label"] = name

参见www.example.comhttps://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/7e1e6d09b/sklearn/metrics/_plot/roc_curve.py#L110
您需要以更加手动的方式绘制ROC曲线，请参见https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.roc_curve.html并添加具有所需精度的图例标签。

您可以使用

RocCurveDisplay.from_predictions(
y_test, y_preds, name="CNN", label = 'CNN (AUC = 0.97xx')

手动设置你想要的AUC。不过你还是要手动计算。