ValueError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp/ipykernel_34052/3667092115.py in <module> ----> 1 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_score) D:\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py in inner_f(*args, **kwargs) 61 extra_args = len(args) - len(all_args) 62 if extra_args <= 0: ---> 63 return f(*args, **kwargs) 64 65 # extra_args > 0 D:\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\_ranking.py in roc_curve(y_true, y_score, pos_label, sample_weight, drop_intermediate) 911 912 """ --> 913 fps, tps, thresholds = _binary_clf_curve( 914 y_true, y_score, pos_label=pos_label, sample_weight=sample_weight) 915 D:\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\_ranking.py in _binary_clf_curve(y_true, y_score, pos_label, sample_weight) 689 if not (y_type == "binary" or 690 (y_type == "multiclass" and pos_label is not None)): --> 691 raise ValueError("{0} format is not supported".format(y_type)) 692 693 check_consistent_length(y_true, y_score, sample_weight) ValueError: multiclass format is not supported这个问题应该如何解决

这个错误是由于 roc_curve 函数不支持多分类问题引起的。如果你的 y_test 是多分类问题，可以考虑使用 multiclass_roc_auc_score 函数计算多分类的 ROC AUC。如果你的 y_test 是二分类问题，则需要检查 y_test 和 y_score 的数据类型是否一致，以及是否有缺失值等问题。另外，也可以尝试使用其他的性能评估指标来评估模型的性能，如 precision-recall curve 或者 confusion matrix。