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

时间: 2024-01-01 07:10:21 浏览: 56
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Scikit-learn 使用手册中文版.zip_SCIKIT-LEARN_Scikit-learn 使用手册中文版_sciki

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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。
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import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix,classification_report import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测样本.xlsx') # 分割训练集和验证集 train_data = data.sample(frac=0.8, random_state=1) test_data = data.drop(train_data.index) # 定义特征变量和目标变量 features = ['高程', '起伏度', '桥梁长', '道路长', '平均坡度', '平均地温', 'T小于0', '相态'] target = '交通风险' # 训练随机森林模型 rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=1) rf.fit(train_data[features], train_data[target]) # 在验证集上进行预测并计算精度、召回率和F1值等指标 pred = rf.predict(test_data[features]) accuracy = accuracy_score(test_data[target], pred) confusion_mat = confusion_matrix(test_data[target], pred) classification_rep = classification_report(test_data[target], pred) print('Accuracy:', accuracy) print('Confusion matrix:') print(confusion_mat) print('Classification report:') print(classification_rep) # 输出混淆矩阵图片 sns.heatmap(confusion_mat, annot=True, cmap="Blues") plt.show() # 读取新数据文件并预测结果 new_data = pd.read_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测结果/交通风险预测096.xlsx') new_pred = rf.predict(new_data[features]) new_data['交通风险预测结果'] = new_pred new_data.to_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测结果/交通风险预测096结果.xlsx', index=False)制作混淆矩阵的热力图以及多分类的roc曲线和auc值

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