micro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovr', average='micro')修正该代码

这行代码已经是正确的，用于计算多分类问题的微观平均AUC（micro AUC）。

from sklearn.metrics import roc_auc_score

# 假设 y_test 和 y_scores 已经定义好
micro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovr', average='micro')

在这里，multi_class 参数被设置为 'ovr'（One-vs-Rest），表示采用一对多策略处理多分类问题；average 参数被设置为 'micro'，表示计算微观平均AUC值。需要注意的是，y_scores 是分类器的预测得分（概率），y_test 是真实标签。

相关问题

修正micro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovo', average='micro')

感谢您的指正，正确的计算多分类问题中的 AUC 应该是使用 `roc_auc_score` 函数，设置参数 `multi_class='ovr'`，并且不能指定 `average` 参数。`multi_class='ovr'` 表示采用 One-vs-Rest 的策略计算每个类别的 AUC 值，最后取平均值作为评价指标。修正后的计算公式如下：

micro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovr')

其中，`y_test` 是测试集的真实标签，`y_scores` 是分类器预测的概率值或者决策函数输出值。

micro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovr', average='micro')出现 average must be one of ('macro', 'weighted', None) for multiclass problems怎么修正得到micro

如果您想要得到多分类问题的微观平均AUC（micro AUC），可以将 multi_class 参数设置为 'ovr'，然后使用 average 参数的值为 'micro'。但是，由于 scikit-learn 中的 roc_auc_score 函数不支持这种组合，您可以使用以下代码来计算多分类问题的微观平均AUC值：

from sklearn.metrics import roc_auc_score
from sklearn.preprocessing import label_binarize

# 假设 y_test 和 y_scores 已经定义好
n_classes = len(np.unique(y_test))
binarized_y_test = label_binarize(y_test, classes=range(n_classes))
micro_auc = roc_auc_score(binarized_y_test, y_scores, average='micro')

在这里，我们首先使用 label_binarize 函数将真实标签 y_test 转化为二元矩阵（每一列对应一个类别），然后将其传递给 roc_auc_score 函数，同时将 average 参数设置为 'micro'。

需要注意的是，这种方法假设所有类别的重要性相同。如果您希望考虑每个类别的重要性，则可以使用加权平均或宏观平均。