当我在pyhcarm中运行你给我程序时，报错并出现“D:\py\Python3\lib\site-packages\sklearn\neural_network\_multilayer_perceptron.py:691: ConvergenceWarning: Stochastic Optimizer: Maximum iterations (1000) reached and the optimization hasn't converged yet. warnings.warn( Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject\鸢尾花.py", line 68, in <module> fpr_softmax, tpr_softmax, _ = roc_curve(y_test, softmax_probs) File "D:\py\Python3\lib\site-packages\sklearn\utils\_param_validation.py", line 211, in wrapper return func(*args, **kwargs) File "D:\py\Python3\lib\site-packages\sklearn\metrics\_ranking.py", line 1094, in roc_curve fps, tps, thresholds = _binary_clf_curve( File "D:\py\Python3\lib\site-packages\sklearn\metrics\_ranking.py", line 803, in _binary_clf_curve raise ValueError("{0} format is not supported".format(y_type)) ValueError: multiclass format is not supported Process finished with exit code 1 ”时应该怎么办吗

这个错误是由于ROC曲线要求二分类问题，而您的问题是一个多分类问题，因此在计算ROC曲线时出现了错误。

针对多分类问题，可以使用One-vs-Rest (OvR) 或者 One-vs-One (OvO) 策略来进行多类别分类。在多类别分类的情况下，ROC曲线通常被绘制为每个类别与其余类别的二分类问题。

为了解决这个问题，您可以使用`sklearn.preprocessing.label_binarize`函数将多分类标签转换为二进制形式，然后计算每个类别的ROC曲线。以下是修改后的代码：

from sklearn.preprocessing import label_binarize

# Convert labels to binary form
y_test_bin = label_binarize(y_test, classes=[0, 1, 2])
softmax_probs_bin = label_binarize(softmax_pred, classes=[0, 1, 2])
nn_probs_bin = label_binarize(nn_pred, classes=[0, 1, 2])
svm_probs_bin = label_binarize(svm_pred, classes=[0, 1, 2])

# ROC Curve
fpr_softmax = dict()
tpr_softmax = dict()
fpr_nn = dict()
tpr_nn = dict()
fpr_svm = dict()
tpr_svm = dict()

for i in range(3):
    fpr_softmax[i], tpr_softmax[i], _ = roc_curve(y_test_bin[:, i], softmax_probs_bin[:, i])
    fpr_nn[i], tpr_nn[i], _ = roc_curve(y_test_bin[:, i], nn_probs_bin[:, i])
    fpr_svm[i], tpr_svm[i], _ = roc_curve(y_test_bin[:, i], svm_probs_bin[:, i])

# Plot ROC Curve
plt.plot(fpr_softmax[0], tpr_softmax[0], label='Class 0 (Softmax)')
plt.plot(fpr_softmax[1], tpr_softmax[1], label='Class 1 (Softmax)')
plt.plot(fpr_softmax[2], tpr_softmax[2], label='Class 2 (Softmax)')
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('ROC Curve - Softmax')
plt.legend()
plt.show()

请注意，以上代码将多分类问题转换为三个二分类问题，并分别计算每个类别的ROC曲线。您可以根据具体情况修改类别数目和类别标签。

希望这可以解决您的问题！如果您还有其他疑问，请随时向我提问。