优化代码# 打印分类报告 print(classification_report(y_test, y_pred)) from sklearn.metrics import classification_report, roc_curve, auc # 评估分类模型性能 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, clf.predict_proba(X_test)[:,1]) roc_auc = auc(fpr, tpr)出错ValueError: multiclass format is not supported
时间: 2024-01-30 08:03:49 浏览: 67
这个错误提示是因为 `roc_curve` 函数不支持多分类问题的评估。该函数是用于二分类问题的。如果你的模型是用于多分类问题的,则需要使用其他的评估指标。
对于多分类问题,可以使用以下指标进行评估:
- 混淆矩阵(confusion matrix)
- 准确率(accuracy)
- 精确率(precision)
- 召回率(recall)
- F1-score
- Kappa系数(Kappa coefficient)
你可以使用 `confusion_matrix` 函数来计算混淆矩阵。例如:
```python
from sklearn.metrics import confusion_matrix
y_pred = clf.predict(X_test)
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print(cm)
```
你也可以使用 `classification_report` 函数来打印准确率、精确率、召回率和 F1-score。例如:
```python
from sklearn.metrics import classification_report
y_pred = clf.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))
```
Kappa系数也可以使用 `cohen_kappa_score` 函数来计算。例如:
```python
from sklearn.metrics import cohen_kappa_score
y_pred = clf.predict(X_test)
kappa = cohen_kappa_score(y_test, y_pred)
print(kappa)
```
需要注意的是,这些指标都是用于评估多分类问题的,而不是二分类问题。
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