执行AUC = metrics.roc_auc_score(trues, probs2)时报错ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [208, 520]

`roc_auc_score`函数用于计算ROC曲线下的面积(Area Under Curve)，它需要真实标签(`y_true`)和预测概率(`y_score`)作为输入。当报错`ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples`时，意味着`y_true`和`y_score`的样本数量不匹配。

在这个错误中，提到的`trues`有208个样本，而`probs2`有520个样本。为了解决这个问题，你需要确保这两个变量的长度一致。如果你想要计算整个数据集的AUC，你应该为每个实例都有对应的真值（可能是二进制分类的0或1）和预测概率。如果`probs2`是多分类的概率分布，你需要先对其进行归一化或选择一个类别来转换成二分类形式。

这里是修复该问题的一个可能方法：

# 假设probs2是一个形状为(n_samples, n_classes)的数组，我们需要将其转换为二分类形式
if len(probs2.shape) > 1:
    # 取probs2的第一列作为预测分数（假设它是最有可能的结果）
    scores = probs2[:, 0]
else:
    scores = probs2

# 对应的真实标签也应该是单列向量
if len(trues) != scores.shape[0]:
    raise ValueError("The number of samples in trues and scores do not match.")

# 现在可以安全地计算AUC
AUC = metrics.roc_auc_score(trues, scores)
print(AUC)