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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import pandas as pd import os from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 计算准确性 import numpy as np from sklearn.tree import plot_tree import matplotlib.pyplot as plt # 画图 from sklearn.metrics import confusion_matrix # 绘制混淆矩阵时使用 from sklearn.metrics import roc_curve, auc # 绘制ROC曲线时使用 from sklearn.preprocessing import label_binarize # 使用sklearn中的LabelBinarizer可以将多分类标签转化为二分类标签 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
您的代码看起来像是在使用Python中的一些流行的机器学习库,如Pandas、Scikit-learn和Numpy。通过这些库,您可以进行数据处理、训练和评估机器学习模型。
具体来说,您的代码中使用了以下功能:
- 导入了pandas、os、sklearn等库;
- 使用sklearn中的train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集;
- 使用RandomForestClassifier(随机森林分类器)进行分类任务;
- 使用accuracy_score函数计算模型的准确度;
- 导入numpy库;
- 使用plot_tree函数绘制决策树;
- 使用confusion_matrix函数绘制混淆矩阵;
- 使用roc_curve和auc函数绘制ROC曲线;
- 使用LabelEncoder和LabelBinarizer函数将标签进行编码。
总的来说,这些功能可以帮助您构建和评估机器学习模型。
import numpy as np import pandas import pandas as pd import matplotlib from sklearn import naive_bayes from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.preprocessing import normalize from sklearn.preprocessing import Binarizer from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import roc_curve, auc from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import confusion_matrix matplotlib.rc("font", family='Microsoft YaHei') data=pd.read_csv(r'D:\杂货铺\机器学习\银行数据集.csv',header=None)
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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