怎么使得三维的y_score和二维的y_test的形状一致可以画auc曲线
时间: 2023-12-14 14:39:46 浏览: 29
在绘制ROC曲线时,y_score和y_test都是必须的参数,其中y_score是分类器输出的概率值,y_test是真实标签。
如果y_score是三维的,可以考虑将其转换为二维形式。一种常见的方法是使用numpy的ravel()函数将y_score展平为一维数组,然后与y_test进行比较。
比如说,假设y_score的形状为(样本数,类别数,1),y_test的形状为(样本数,1),可以通过以下代码将y_score转换为(样本数,1)的形式:
```
y_score = y_score[:,:,0] # 将y_score的最后一维去掉,变为(样本数,类别数)的形状
y_score = np.ravel(y_score) # 将y_score展平为一维数组
```
然后就可以使用sklearn.metrics模块中的roc_curve函数计算ROC曲线,并使用matplotlib库绘制出来了。具体代码如下:
```python
import numpy as np
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
import matplotlib.pyplot as plt
# 假设y_score的形状为(样本数,类别数,1),y_test的形状为(样本数,1)
y_score = y_score[:,:,0] # 将y_score的最后一维去掉,变为(样本数,类别数)的形状
y_score = np.ravel(y_score) # 将y_score展平为一维数组
fpr, tpr, threshold = roc_curve(y_test, y_score) # 计算ROC曲线
roc_auc = auc(fpr, tpr) # 计算AUC值
plt.title('Receiver Operating Characteristic')
plt.plot(fpr, tpr, 'b', label='AUC = %0.2f'% roc_auc) # 绘制ROC曲线
plt.legend(loc='lower right')
plt.plot([0,1],[0,1],'r--')
plt.xlim([-0.1,1.0])
plt.ylim([-0.1,1.01])
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.show()
```
这样就可以得到对应二维形式的y_test的ROC曲线了。