from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer import numpy as np lb = LabelBinarizer() y_test_binary = lb.fit_transform(np.ravel(y_test)) y_pred_binary = lb.transform(np.ravel(y_pred)) # 绘制 ROC 曲线 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test_binary.ravel(), y_pred_binary.ravel()) roc_auc = auc(fpr, tpr) plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc) plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--') plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('Receiver operating characteristic') plt.legend(loc="lower right") plt.show()报错Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject_ecg\main.py", line 236, in <module> y_pred_binary = lb.transform(np.ravel(y_pred)) File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_label.py", line 352, in transform return label_binarize( File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_label.py", line 554, in label_binarize raise ValueError( ValueError: continuous target data is not supported with label binarization

这个错误的意思是你的目标变量数据是连续的，而不是离散的，因此不能使用LabelBinarizer进行二值化。你需要使用其他的方法来处理连续数据。对于连续值的目标变量数据，你可以使用ROC曲线，但需要使用另一种方法来计算它。你可以使用sklearn.metrics中的roc_curve和auc函数来计算ROC曲线和AUC值。例如：

from sklearn.metrics import roc_curve, auc
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred)
roc_auc = auc(fpr, tpr)
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

这里，y_test是目标变量的真实值，y_pred是模型的预测值。你可以使用这个代码来绘制ROC曲线。

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from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer # 将多分类标签转换为二进制标签 lb = LabelBinarizer() y_test_binary = lb.fit_transform(y_test) y_pred_binary = lb.transform(y_pred) # 绘制 ROC 曲线 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test_binary.ravel(), y_pred_binary.ravel()) roc_auc = auc(fpr, tpr) plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc) plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--') plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('Receiver operating characteristic') plt.legend(loc="lower right") plt.show()报错Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject_ecg\main.py", line 236, in <module> y_pred_binary = lb.transform(y_pred) File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\preprocessing_label.py", line 352, in transform return label_binarize( File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\preprocessing_label.py", line 504, in label_binarize raise ValueError( ValueError: Multioutput target data is not supported with label binarization怎么修改

这个错误是由于你的 y_test 或 y_pred 是一个多维数组，而 LabelBinarizer 只支持一维数组的转换。你需要将 y_test 和 y_pred 转换为一维数组并重新运行代码。可以使用 numpy 库中的 ravel() 函数来实现。例如：

from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer 
import numpy as np

lb = LabelBinarizer() 
y_test_binary = lb.fit_transform(np.ravel(y_test)) 
y_pred_binary = lb.transform(np.ravel(y_pred)) 

这样就可以避免 "Multioutput target data is not supported with label binarization" 这个错误了。