这个程序出现“ fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test, softmax_probs) File "D:\py\Python3\lib\site-packages\sklearn\utils\_param_validation.py", line 211, in wrapper return func(*args, **kwargs) File "D:\py\Python3\lib\site-packages\sklearn\metrics\_ranking.py", line 1094, in roc_curve fps, tps, thresholds = _binary_clf_curve( File "D:\py\Python3\lib\site-packages\sklearn\metrics\_ranking.py", line 803, in _binary_clf_curve raise ValueError("{0} format is not supported".format(y_type)) ValueError: multiclass format is not supported”的报错是什么原因啊，应该怎么改啊

这个错误是因为 `roc_curve` 函数要求的目标变量 `y_test` 是二进制形式的标签，而不是多分类问题的标签形式。

针对多分类问题，可以使用 One-vs-Rest (OvR) 或者 One-vs-One (OvO) 策略来进行多类别分类。在计算多类别问题的ROC曲线时，需要先将多分类标签转换为二进制形式，然后计算每个类别的ROC曲线。

以下是修改后的代码示例：

from sklearn.preprocessing import label_binarize

# 将多分类标签转换为二进制形式
y_test_bin = label_binarize(y_test, classes=[0, 1, 2])
softmax_probs_bin = label_binarize(softmax_probs, classes=[0, 1, 2])

# 计算每个类别的ROC曲线
fpr = dict()
tpr = dict()

for i in range(3):
    fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test_bin[:, i], softmax_probs_bin[:, i])

# 绘制ROC曲线
plt.plot(fpr[0], tpr[0], label='Class 0')
plt.plot(fpr[1], tpr[1], label='Class 1')
plt.plot(fpr[2], tpr[2], label='Class 2')
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('ROC Curve')
plt.legend()
plt.show()

这段代码将多分类问题转换为三个二分类问题，并分别计算每个类别的ROC曲线。

请注意，`classes=[0, 1, 2]` 是根据鸢尾花数据集的三个类别进行设置的，如果您的数据集类别数量不同，需要相应调整。

希望这能帮助您解决问题！如果您还有其他疑问，请随时向我提问。