fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_true_binarized[:, ], y_score[:, ])怎么改
时间: 2023-08-18 16:23:12 浏览: 41
这行代码的问题在于y_true_binarized和y_score的维度不匹配,导致roc_curve()函数无法正确地解析标签。在这里,y_true_binarized应该是一个一维或二维的二进制标签数组,而y_score应该是一个一维或二维的预测概率数组。
为了解决这个问题,你需要检查y_true_binarized和y_score的维度是否正确,并将它们调整为正确的维度。具体来说,你需要确保y_true_binarized和y_score的行数相同,以便它们能够正确地对应。如果y_true_binarized和y_score的维度不同,那么你需要使用reshape()函数将它们调整为正确的维度。
下面是一个例子,展示了如何将y_true_binarized和y_score调整为正确的维度:
```
# 将y_true_binarized调整为正确的维度
if len(y_true_binarized.shape) == 1:
y_true_binarized = y_true_binarized.reshape(-1, 1)
# 将y_score调整为正确的维度
if len(y_score.shape) == 1:
y_score = y_score.reshape(-1, 1)
# 计算ROC曲线
fpr, tpr, _ = roc_curve(y_true_binarized, y_score)
```
这里的reshape()函数会将y_true_binarized和y_score的维度调整为二维数组,其中行数由数组的长度自动确定,而列数由-1自动计算。这样,你就可以正确地计算ROC曲线,而不会出现维度不匹配的问题。