bun_f,bun_t,thres_bun = roc_curve(Y_test,X_test.iloc[:,9]) scr_f,scr_t,thres_scr = roc_curve(Y_test,X_test.iloc[:,5]) ua_f,ua_t,thres_ua=roc_curve(Y_test,X_test.iloc[:,4])
时间: 2024-04-17 08:28:19 浏览: 79
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根据你的代码,使用了roc_curve函数计算了不同特征列的ROC曲线。
如果你遇到了"AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'iloc'" 错误,这通常是因为X_test是一个NumPy数组,而不是一个pandas的DataFrame对象。因此,你无法使用.iloc方法来进行索引操作。
要解决这个问题,你可以尝试使用以下方法:
1. 将NumPy数组转换为DataFrame对象:
```python
X_test_df = pd.DataFrame(X_test)
```
2. 使用索引操作符[]来进行列的选择:
```python
bun_f, bun_t, thres_bun = roc_curve(Y_test, X_test_df[:, 9])
scr_f, scr_t, thres_scr = roc_curve(Y_test, X_test_df[:, 5])
ua_f, ua_t, thres_ua = roc_curve(Y_test, X_test_df[:, 4])
```
通过将NumPy数组转换为DataFrame对象,然后使用索引操作符[]进行列的选择,你应该能够解决这个错误。
请确保在使用索引操作符[]时,正确指定要选择的列的索引或列名。如果列名是字符串类型,请使用双引号或单引号将其括起来。
另外,确保你导入了pandas库并将其命名为pd。如果没有导入pandas库,请在代码开头添加以下代码:
```python
import pandas as pd
```
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