fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_true[:, i], y_score[:, i])

这行代码是用于绘制多分类问题的ROC曲线的。其中，`y_true`是真实标签，`y_score`是预测得分值，`fpr`和`tpr`分别是假正例率和真正例率，`roc_curve`是sklearn库中用于计算ROC曲线的函数。

在多分类问题中，通常会将每个类别的ROC曲线绘制出来，以便评估模型对不同类别的分类效果。因此，`fpr[i]`和`tpr[i]`分别表示第i个类别的假正例率和真正例率。`_`是一个占位符，表示不需要返回的值。

需要注意的是，`y_true`和`y_score`的形状都应该是`(样本数, 类别数)`，即行表示样本，列表示类别。如果是二分类问题，则只需要将`y_true`和`y_score`的形状设置为`(样本数,)`即可。

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if len(y_true_binarized.shape) == 1: y_true_binarized = y_true_binarized.reshape(-1, 1) if len(y_score.shape) == 1: y_score = y_score.reshape(-1, 1) # 计算ROC曲线 多标签指示器格式的数据转换为二进制格式，怎么写 fpr, tpr, _ = roc_curve(y_true_binarized, y_score)

在这段代码中，我们可以看到两个 if 语句，用于检查 y_true_binarized 和 y_score 是否已经是二维数组。如果它们是一维数组，就用 reshape 函数将其转换为二维数组，其中 -1 表示自动计算该维度的大小，1 表示将该维度设置为 1。

接下来，我们用 roc_curve 函数计算 ROC 曲线，其中 y_true_binarized 是转换为二进制格式后的真实标签，y_score 是模型预测的标签得分。roc_curve 函数会返回三个数组 fpr、tpr 和 thresholds，分别表示不同阈值下的假正率、真正率和阈值。这些数组可以用来绘制 ROC 曲线和计算 AUC 值。

fpr, tpr, _ = roc_curve(y, y_score)

这行代码是用于计算ROC曲线的参数，其中输入的参数y是实际的二分类标签，y_score是模型预测的概率得分。函数roc_curve会返回三个参数，分别是false positive rate（fpr，假正率）、true positive rate（tpr，真正率）和thresholds（阈值），这三个参数用于绘制ROC曲线。