Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject1\main.py", line 306, in <module> fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[i], y_score[i]) File "D:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\_ranking.py", line 992, in roc_curve fps, tps, thresholds = _binary_clf_curve( File "D:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\_ranking.py", line 749, in _binary_clf_curve raise ValueError("{0} format is not supported".format(y_type)) ValueError: unknown format is not supported
时间: 2023-07-25 11:03:37 浏览: 41
这个错误是由于roc_curve函数的y_test参数传入的数据格式不被支持导致的。roc_curve函数的y_test参数需要传入二进制分类变量的标签值,通常是0或1的序列。请确保y_test参数传入的数据格式是二进制分类变量的标签值,例如:
```python
from sklearn.metrics import roc_curve
y_true = [0, 0, 1, 1]
y_score = [0.1, 0.4, 0.35, 0.8]
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_score)
```
在这个示例中,我们定义了一个二进制分类变量的标签值y_true和一个预测的概率值y_score。我们使用roc_curve函数计算fpr、tpr和阈值,其中y_true参数传入y_true序列,y_score参数传入y_score序列。请确保你的y_test参数传入的数据格式与这个示例相似。
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Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject1\main.py", line 304, in <module> fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_score[:, i]) IndexError: too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexed
这个错误是由于在对数组进行索引时,使用了多个索引,但是数组只有一维。通常情况下,这种错误出现在尝试使用多维数组时,但实际上只有一维的情况下。
在你的代码中,可能是在使用 `y_test` 或 `y_score` 数组进行索引时出现了问题。请检查代码,确保正确地使用了这些数组,并使用正确的索引方式。如果这些数组确实是一维的,那么你需要重新检查代码逻辑,找到导致这种错误的原因。
Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject1\main.py", line 298, in <module> fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test, y_prob, pos_label=None, average='macro') TypeError: roc_curve() got an unexpected keyword argument 'average'
这个错误是因为你使用的sklearn版本较旧,不支持average参数。你可以考虑将sklearn更新到最新版本,或者使用旧版本中的其他多类别分类指标来计算模型性能,比如使用accuracy_score、precision_score、recall_score和f1_score等指标。以下是使用旧版本sklearn中这些指标计算模型性能的代码示例:
```
# 将字符标签转换为数值标签
le = LabelEncoder()
y = le.fit_transform(y)
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 构建多分类模型
model = RandomForestClassifier(n_estimators=1, max_depth=5, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上预测每个标签的概率
y_prob = model.predict_proba(X_test)
# 计算模型性能
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
precision = precision_score(y_test, y_pred, average='macro')
recall = recall_score(y_test, y_pred, average='macro')
f1 = f1_score(y_test, y_pred, average='macro')
# 输出模型性能
print("Accuracy:", accuracy)
print("Precision:", precision)
print("Recall:", recall)
print("F1 Score:", f1)
```
注意,这里使用了average='macro'参数来计算宏平均的精度、召回率和F1值,因为这些指标不支持多类别数据。