y_score = np.array(y_score).T # 计算并绘制 AUC 曲线 fpr = dict() tpr = dict() roc_auc = dict() for i in range(y_test.shape[1]): fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_score[0, :, i])怎么修正

根据你提供的代码，我看到 y_score 是一个三维数组，它的第一维是样本数，第二维是类别数，第三维是阈值。而在计算 ROC 曲线时，只需要使用 y_score 的第二维和第三维，即每个类别在不同阈值下的得分。因此，你需要修改代码如下：

y_score = np.array(y_score)  # 去掉转置操作
fpr = dict()
tpr = dict()
roc_auc = dict()
for i in range(y_test.shape[1]):
    fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_score[:, i, :].ravel())  # 传入每个类别的得分
    roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])  # 计算 AUC

这里，我们将 y_score 的第二维作为循环变量 i，即每次计算一个类别的 ROC 曲线和 AUC 值。在计算 ROC 曲线时，我们需要将 y_score 的第一维和第三维展开成一维数组，即使用 ravel() 方法。最后，我们将每个类别的 AUC 值存储在字典 roc_auc 中。

相关问题

fpr_avg = np.mean(fpr_list, axis=0) tpr_avg = np.mean(tpr_list, axis=0) roc_auc_avg = np.mean(roc_auc_list, axis=0)出现unsupported operand type(s) for +: 'dict' and 'dict'怎么修正

这个错误提示表明你在对字典类型进行加法操作，而字典不支持加法操作。

根据你的代码，可能是你在对字典类型进行了加法操作，导致出现了这个错误。你可以检查一下代码，看看是否有类似于以下的操作：

dict1 = {'a': 1, 'b': 2}
dict2 = {'c': 3, 'd': 4}
dict3 = dict1 + dict2  # 这里会出现错误

如果是这样的话，你可以使用字典的 update() 方法来将两个字典合并：

dict1 = {'a': 1, 'b': 2}
dict2 = {'c': 3, 'd': 4}
dict1.update(dict2)

这样就可以将 dict2 的键值对合并到 dict1 中了。也就是说，dict1 现在是 {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}。

如果你的问题不是出现在字典的加法操作上，可以提供更多的代码信息，我会尽力帮你解决问题。

修正下列代码y_test=np.array(y_test) y_score=np.array(y_score) fpr = dict() tpr = dict() roc_auc = dict() for i in range(n_classes): # 遍历三个类别 fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_score[:, i]) roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i]) # Compute micro-average ROC curve and ROC area（方法二） fpr["micro"], tpr["micro"], _ = roc_curve(y_test.ravel(), y_score.ravel()) roc_auc["micro"] = auc(fpr["micro"], tpr["micro"]) # Compute macro-average ROC curve and ROC area（方法一） # First aggregate all false positive rates all_fpr = np.unique(np.concatenate([fpr[i] for i in range(n_classes)])) # Then interpolate all ROC curves at this points mean_tpr = np.zeros_like(all_fpr) for i in range(n_classes): mean_tpr += interp(all_fpr, fpr[i], tpr[i]) # Finally average it and compute AUC mean_tpr /= n_classes fpr["macro"] = all_fpr tpr["macro"] = mean_tpr roc_auc["macro"] = auc(fpr["macro"], tpr["macro"]) # Plot all ROC curves lw=2 plt.figure() plt.plot(fpr["micro"], tpr["micro"], label='micro-average ROC curve (area = {0:0.2f})' ''.format(roc_auc["micro"]), color='deeppink', linestyle=':', linewidth=4) plt.plot(fpr["macro"], tpr["macro"], label='macro-average ROC curve (area = {0:0.2f})' ''.format(roc_auc["macro"]), color='navy', linestyle=':', linewidth=4) colors = cycle(['aqua', 'darkorange', 'cornflowerblue']) for i, color in zip(range(n_classes), colors): plt.plot(fpr[i], tpr[i], color=color, lw=lw, label='ROC curve of class {0} (area = {1:0.2f})' ''.format(i, roc_auc[i])) plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--', lw=lw) plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('Some extension of Receiver operating characteristic to multi-class') plt.legend(loc="lower right") plt.show()

以下是修正后的代码：

y_test = np.array(y_test)
y_score = np.array(y_score)

fpr = dict()
tpr = dict()
roc_auc = dict()

for i in range(n_classes):
    # 遍历三个类别
    fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_score[:, i])
    roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])

# Compute micro-average ROC curve and ROC area（方法二）
fpr["micro"], tpr["micro"], _ = roc_curve(y_test.ravel(), y_score.ravel())
roc_auc["micro"] = auc(fpr["micro"], tpr["micro"])

# Compute macro-average ROC curve and ROC area（方法一）
# First aggregate all false positive rates
all_fpr = np.unique(np.concatenate([fpr[i] for i in range(n_classes)]))

# Then interpolate all ROC curves at this points
mean_tpr = np.zeros_like(all_fpr)

for i in range(n_classes):
    mean_tpr += interp(all_fpr, fpr[i], tpr[i])

# Finally average it and compute AUC
mean_tpr /= n_classes

fpr["macro"] = all_fpr
tpr["macro"] = mean_tpr
roc_auc["macro"] = auc(fpr["macro"], tpr["macro"])

# Plot all ROC curves
lw = 2

plt.figure()
plt.plot(fpr["micro"], tpr["micro"],
         label='micro-average ROC curve (area = {0:0.2f})'
               ''.format(roc_auc["micro"]),
         color='deeppink', linestyle=':', linewidth=4)

plt.plot(fpr["macro"], tpr["macro"],
         label='macro-average ROC curve (area = {0:0.2f})'
               ''.format(roc_auc["macro"]),
         color='navy', linestyle=':', linewidth=4)

colors = cycle(['aqua', 'darkorange', 'cornflowerblue'])

for i, color in zip(range(n_classes), colors):
    plt.plot(fpr[i], tpr[i], color=color, lw=lw,
             label='ROC curve of class {0} (area = {1:0.2f})'
             ''.format(i, roc_auc[i]))

plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--', lw=lw)
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Some extension of Receiver operating characteristic to multi-class')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()