Scikit-learn版本为1.2.2但是仍然无法导入multiclass_roc_auc_score函数

如果你的Scikit-learn版本已经升级到1.2.2，但仍然无法导入multiclass_roc_auc_score函数，那么可能是因为你的Scikit-learn版本和其他库之间存在冲突，或者你的Scikit-learn版本安装出现了错误。

你可以尝试先卸载Scikit-learn并重新安装，使用以下命令：

pip uninstall scikit-learn
pip install scikit-learn==1.2.2

如果问题仍然存在，那么你可以尝试创建一个新的虚拟环境，并在其中安装Scikit-learn，确保没有其他库与它产生冲突。你可以使用conda或virtualenv等工具来创建虚拟环境。创建虚拟环境后，使用以下命令安装Scikit-learn：

pip install scikit-learn==1.2.2

如果问题仍然存在，那么你可以尝试检查一下代码中是否有其他问题，或者尝试在其他环境中运行代码，看看是否能够成功导入multiclass_roc_auc_score函数。

相关问题

from sklearn.metrics import multiclass_roc_auc_score显示错误

如果你的 scikit-learn 版本比较旧，可能会出现 `multiclass_roc_auc_score` 函数不存在的情况。可以尝试更新 scikit-learn 到最新版本，如果还是无法解决问题，可以尝试使用以下代码替代 `multiclass_roc_auc_score` 函数：

from sklearn.preprocessing import label_binarize
from sklearn.metrics import roc_auc_score

y_true = # 真实标签，格式为 (n_samples,)
y_score = # 模型输出的预测分数，格式为 (n_samples, n_classes)

y_true_binarized = label_binarize(y_true, classes=range(n_classes))
roc_auc = roc_auc_score(y_true_binarized, y_score, average='macro', multi_class='ovo')
print('ROC AUC:', roc_auc)

其中 `n_classes` 是类别数，可以通过 `n_classes = len(np.unique(y_true))` 来获取。`label_binarize` 函数将多分类标签转换为二分类标签，`roc_auc_score` 函数计算二分类的 ROC AUC 值。`average` 和 `multi_class` 参数的含义与 `multiclass_roc_auc_score` 函数相同。

ulticlass_roc_auc_score函数出错

如果你的Scikit-learn版本已经升级到0.22.0或更高版本，但是仍然无法导入multiclass_roc_auc_score函数，那么可能是因为这个函数是在Scikit-learn 0.22.2版本中才被引入的，而你的版本可能低于这个版本。

你可以尝试升级到最新版本的Scikit-learn，使用以下命令：

pip install --upgrade scikit-learn

如果升级到最新版本仍然无法解决问题，那么可能是因为你的Scikit-learn安装出现了问题。你可以尝试卸载Scikit-learn并重新安装，使用以下命令：

pip uninstall scikit-learn
pip install scikit-learn

如果问题仍然存在，那么可能是由于其他原因导致的。你可以尝试检查一下代码中是否有其他问题，或者尝试在其他环境中运行代码，看看是否能够成功导入multiclass_roc_auc_score函数。