from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer # 将多分类标签转换为二进制标签 lb = LabelBinarizer() y_test_binary = lb.fit_transform(y_test) y_pred_binary = lb.transform(y_pred) # 绘制 ROC 曲线 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test_binary.ravel(), y_pred_binary.ravel()) roc_auc = auc(fpr, tpr) plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc) plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--') plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('Receiver operating characteristic') plt.legend(loc="lower right") plt.show()报错Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject_ecg\main.py", line 236, in <module> y_pred_binary = lb.transform(y_pred) File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\preprocessing_label.py", line 352, in transform return label_binarize( File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\preprocessing_label.py", line 504, in label_binarize raise ValueError( ValueError: Multioutput target data is not supported with label binarization怎么修改

时间: 2023-06-14 16:06:23 浏览: 561
这个错误是由于你的 y_test 或 y_pred 是一个多维数组,而 LabelBinarizer 只支持一维数组的转换。你需要将 y_test 和 y_pred 转换为一维数组并重新运行代码。可以使用 numpy 库中的 ravel() 函数来实现。例如: ```python from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer import numpy as np lb = LabelBinarizer() y_test_binary = lb.fit_transform(np.ravel(y_test)) y_pred_binary = lb.transform(np.ravel(y_pred)) ``` 这样就可以避免 "Multioutput target data is not supported with label binarization" 这个错误了。
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这段代码导入了一系列的Python库,包括NumPy、Pandas、Matplotlib、scikit-learn等。其中,NumPy是Python科学计算的核心库,Pandas是数据处理的重要库,Matplotlib是绘图库,scikit-learn是机器学习库。接下来,使用Pandas读取一个CSV文件,该文件路径为D:\杂货铺\机器学习\银行数据集.csv,文件没有列名,所以header参数设置为None。
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