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。

相关问题

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。

fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_true_binarized[:, ], y_score[:, ])怎么改

这行代码的问题在于y_true_binarized和y_score的维度不匹配，导致roc_curve()函数无法正确地解析标签。在这里，y_true_binarized应该是一个一维或二维的二进制标签数组，而y_score应该是一个一维或二维的预测概率数组。

为了解决这个问题，你需要检查y_true_binarized和y_score的维度是否正确，并将它们调整为正确的维度。具体来说，你需要确保y_true_binarized和y_score的行数相同，以便它们能够正确地对应。如果y_true_binarized和y_score的维度不同，那么你需要使用reshape()函数将它们调整为正确的维度。

下面是一个例子，展示了如何将y_true_binarized和y_score调整为正确的维度：

# 将y_true_binarized调整为正确的维度
if len(y_true_binarized.shape) == 1:
    y_true_binarized = y_true_binarized.reshape(-1, 1)

# 将y_score调整为正确的维度
if len(y_score.shape) == 1:
    y_score = y_score.reshape(-1, 1)

# 计算ROC曲线
fpr, tpr, _ = roc_curve(y_true_binarized, y_score)

这里的reshape()函数会将y_true_binarized和y_score的维度调整为二维数组，其中行数由数组的长度自动确定，而列数由-1自动计算。这样，你就可以正确地计算ROC曲线，而不会出现维度不匹配的问题。