rom sklearn.preprocessing import LabelBinarizer from sklearn.metrics import roc_curve, auc lb = LabelBinarizer() y_test_binary = lb.fit_transform(y_test) y_test_binary = y_test_binary.ravel() max_len_1 = max(len(y_test_binary), len(y_pred)) y_test_binary = np.pad(y_test_binary, (0, max_len_1 - len(y_test_binary))) y_pred = np.pad(y_pred, (0, max_len_1 - len(y_pred))) fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test_binary, y_pred) roc_auc = auc(fpr, tpr) plt.figure() plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (AUC = %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ValueError: y should be a 1d array, got an array of shape (400, 412) instead.
时间: 2023-06-16 13:02:51 浏览: 92
这个错误是因为 `y_test_binary` 和 `y_pred` 的形状不一致,无法进行 ROC 曲线的绘制。可以尝试将两个数组的形状统一化,比如将 `y_pred` 变为一维数组,可以使用 `y_pred = y_pred.flatten()` 或者 `y_pred = y_pred.reshape(-1)` 进行变形。如果还是出现形状不一致的错误,可以检查一下 `y_test` 和 `y_pred` 的长度是否一致。
相关问题
ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [400, 792]报错在from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer from sklearn.metrics import roc_curve, auc lb = LabelBinarizer() y_test_binary = lb.fit_transform(y_test) y_test_binary = y_test_binary.ravel() max_len_1 = max(len(y_test_binary), len(y_pred)) y_test_binary = np.pad(y_test_binary, max_len_1-len(y_test_binary)) y_pred = np.pad(y_pred, max_len_1-len(y_pred)) # 只使用第一列 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test_binary, y_pred) roc_auc = auc(fpr, tpr) # 绘制ROC曲线 plt.figure() plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (AUC = %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()中
这个错误是由于 `y_test` 和 `y_pred` 的样本数量不同导致的。可以使用以下代码来确保二者具有相同数量的样本:
```
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
lb = LabelBinarizer()
y_test_binary = lb.fit_transform(y_test)
y_test_binary = y_test_binary.ravel()
max_len = max(len(y_test_binary), len(y_pred))
y_test_binary = np.pad(y_test_binary, (0, max_len - len(y_test_binary)))
y_pred = np.pad(y_pred, (0, max_len - len(y_pred)))
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test_binary, y_pred)
roc_auc = auc(fpr, tpr)
plt.figure()
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (AUC = %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()
```
这里使用 `np.pad()` 来填充数组,以使其具有相同的长度。在 `np.pad()` 中,第一个参数是要填充的数组,第二个参数是要添加的填充宽度,第三个参数是填充的模式。在这个例子中,我们在第一个维度上添加了填充,因此在第二个参数中使用了元组 `(0, max_len - len(y_test_binary))`。
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:
```python
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。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)