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

这行代码用于计算多分类问题中每个类别的 ROC 曲线。其中，`y_true` 是真实标签，`y_score` 是模型预测的概率值。`roc_curve` 函数会返回三个值：`fpr` 表示该类别的假正率（False Positive Rate），`tpr` 表示该类别的真正率（True Positive Rate），`_` 表示在计算 ROC 曲线时使用的阈值。由于是多分类问题，因此需要对每个类别分别计算 ROC 曲线。在这里，通过循环依次计算每个类别的 ROC 曲线，并将结果保存在 `fpr`、`tpr` 和 `_` 中。

相关问题

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。