roc_curve() got an unexpected keyword argument 'positive_label'
时间: 2023-10-23 21:58:29 浏览: 25
这个错误通常出现在使用 scikit-learn 库的 roc_curve 函数时,它不支持 positive_label 参数。这个参数在较早版本的 scikit-learn 库中存在,但在更高的版本中已被删除。因此,解决这个问题的方法是检查你的代码中是否有使用 positive_label 参数,并将其删除或替换为合适的参数。如果你不确定如何修改代码,请提供更多上下文或代码示例,我可以帮你更好地解决这个问题。
相关问题
TypeError: roc_curve() got an unexpected keyword argument 'average'
这错误通常是因为您使用了过时的scikit-learn版本,导致roc_curve()函数中的'average'参数不被支持。您可以尝试更新您的scikit-learn版本,或者在使用roc_curve()函数时不使用'average'参数。例如,您可以使用以下代码来绘制ROC曲线:
```
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_scores)
roc_auc = auc(fpr, tpr)
plt.plot(fpr, tpr, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--')
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()
```
其中,y_true是真实标签,y_scores是预测分数。
TypeError: roc_auc_score() got an unexpected keyword argument 'multi_class'
这个错误通常是因为你在使用 `roc_auc_score` 函数时指定了 `multi_class` 参数,但是该函数并没有该参数。
`roc_auc_score` 函数只能用于二分类和多标签二分类问题,如果你的问题是多分类问题,则需要使用其他的评估函数。
如果你的问题是二分类或者多标签二分类问题,可以尝试更新你的 scikit-learn 版本,或者使用其他的参数来替代 `multi_class`。如果你的问题是多分类问题,可以考虑使用 `accuracy_score` 或者 `f1_score` 等其他的评估函数。