roc_auc = auc(fpr, tpr) TypeError: 'numpy.float64' object is not callable
时间: 2023-11-17 10:59:54 浏览: 209
这错误提示表明在代码中尝试调用了一个numpy.float64类型的对象,而这个对象不是可调用的函数。通常这种错误是由于变量名和函数名重复导致的。在这个问题中,可能是在之前的代码中已经定义了一个名为“auc”的变量,导致在调用“auc(fpr, tpr)”时出现了错误。解决方法是更改变量名或者使用完整的函数名“metrics.auc”来调用函数。例如:roc_auc = metrics.auc(fpr, tpr)。
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Traceback (most recent call last): File "D:\jiqixuexi\main.py", line 62, in <module> roc_auc = auc(fpr, tpr) TypeError: 'numpy.float64' object is not callable是什么意思,该怎么改
这个错误通常是因为在代码中将一个变量命名为了函数名,导致函数被覆盖,从而出现这个错误。在这个错误信息中,错误的来源是`auc`这个函数被当做了一个`numpy.float64`类型的变量来使用,而不是当做函数来使用。
为了解决这个问题,需要检查代码中是否有将函数名覆盖的情况,或者检查变量是否被错误地赋值为函数名。可以尝试重新命名变量名,或者使用`del`语句删除变量,以确保函数名没有被覆盖。
例如,可以尝试使用以下命令删除变量并重新计算AUC:
```python
# 删除可能存在的变量
del auc
# 重新计算AUC
roc_auc = sklearn.metrics.auc(fpr, tpr)
```
这里我们使用`del auc`删除了名为`auc`的变量,然后使用`sklearn.metrics.auc`重新计算AUC。注意要导入`sklearn.metrics`模块,然后使用`sklearn.metrics.auc`函数来计算AUC。
计算roc TypeError: 'numpy.float64' object is not callable
"ROC"通常是指Receiver Operating Characteristic(接收者操作特征)曲线,它是一种评估二分类模型性能的工具。在计算ROC曲线时,你可能会遇到`TypeError: 'numpy.float64' object is not callable`这样的错误,这是因为尝试对一个数值(如浮点数64)调用了一个函数或方法,而这个数值实际上是一个常量,并非可执行的操作。
这个错误通常是由于以下原因导致的:
1. **混淆了数据和函数**:可能是你试图对一个预测概率值(numpy数组中的浮点数)应用 roc_auc_score 或其他需要函数调用的操作,而不是传入两个实际标签的数组(真阳性率和假阳性率)。
2. **函数输入错误**:检查你在计算ROC时是否正确传递了指标(比如真正例率和假正例率),以及是否将结果传递给了正确的ROC函数。
3. **库版本兼容性**:如果你使用的ROC函数依赖于特定版本的numpy或其他库,可能因为版本更新导致了函数调用的预期变化。
解决这个问题的关键是检查你的代码逻辑,确保你正在正确处理数据并使用适当的函数。如果你正在使用Python的sklearn库,应该是这样计算ROC AUC:
```python
from sklearn.metrics import roc_curve, roc_auc_score
# 假设y_true是实际标签,y_score是预测概率
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_score)
auc = roc_auc_score(y_true, y_score)
# 确保fpr和tpr是数组,然后可以绘制ROC曲线和计算AUC
```