for i in range(6): fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y == i, X[:, i]) roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])

这段代码是用来计算多分类问题中各个类别的ROC曲线和AUC值。其中，for循环的范围是6，表示共有6个类别。在循环体中，通过roc_curve函数计算出当前类别的ROC曲线上的假正率（fpr）、真正率（tpr）和阈值（_），并通过auc函数计算出当前类别的AUC值，最终将fpr、tpr和roc_auc分别保存在对应的列表中。

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n_classes = y_bin.shape[1] for i in range(n_classes): fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_score[:, i]) roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])怎么改

在这段代码中，`y_test` 和 `y_score` 数组的使用方式是在多分类问题中计算 ROC 曲线和 AUC 值的常见方式。如果你在这段代码中遇到了之前提到的错误，请尝试修改为以下代码：

n_classes = y_bin.shape[1]
fpr = {}
tpr = {}
roc_auc = {}

for i in range(n_classes):
    fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_score[:, i])
    roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])

在这里，我们使用了字典来存储每个类别的 FPR、TPR 和 ROC AUC 值。这样，就可以避免出现之前提到的错误。

y_score = np.array(y_score).T # 计算并绘制 AUC 曲线 fpr = dict() tpr = dict() roc_auc = dict() for i in range(y_test.shape[1]): fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_score[0, :, i])怎么修正

根据你提供的代码，我看到 y_score 是一个三维数组，它的第一维是样本数，第二维是类别数，第三维是阈值。而在计算 ROC 曲线时，只需要使用 y_score 的第二维和第三维，即每个类别在不同阈值下的得分。因此，你需要修改代码如下：

y_score = np.array(y_score)  # 去掉转置操作
fpr = dict()
tpr = dict()
roc_auc = dict()
for i in range(y_test.shape[1]):
    fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_score[:, i, :].ravel())  # 传入每个类别的得分
    roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])  # 计算 AUC

这里，我们将 y_score 的第二维作为循环变量 i，即每次计算一个类别的 ROC 曲线和 AUC 值。在计算 ROC 曲线时，我们需要将 y_score 的第一维和第三维展开成一维数组，即使用 ravel() 方法。最后，我们将每个类别的 AUC 值存储在字典 roc_auc 中。