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。