fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test_binary[:,0], y_pred)报错ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [20, 8]怎么修改

这个错误意味着你的 `y_test_binary` 和 `y_pred` 数组的样本数量不一致。你需要确保它们的长度相等。

如果 `y_test_binary` 是一个形状为 `(20, 1)` 的二维数组，那么你可以尝试使用以下代码将其转换为一维数组：

y_test_binary = y_test_binary.ravel()

然后，你需要确保 `y_test_binary` 和 `y_pred` 的长度相等，可以通过以下代码进行检查：

print(len(y_test_binary), len(y_pred))

如果它们的长度不同，你需要检查你的代码并确保生成 `y_test_binary` 和 `y_pred` 时使用了相同的数据。

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fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test_binary, y_pred)报错ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples:[400:8]

这个错误通常出现在y_test_binary和y_pred的长度不一致时。请检查一下y_test_binary和y_pred的长度是否相同。你可以使用len()函数来检查它们的长度。另外，也要确保这两个变量的数据类型相同。如果它们的数据类型不同，可以使用astype()函数将它们转换为相同的数据类型。

绘制ROC曲线时 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred)报错 raise ValueError("{0} format is not supported".format(y_type)) ValueError: multiclass format is not supported该怎么修改

这个错误通常发生在ROC曲线绘制时，因为ROC曲线需要二元分类器的输出，而`y_test`中包含多个类别，因此需要进行修改。

你可以使用`LabelBinarizer`将`y_test`转换为二元矩阵，然后只使用其中一列来计算ROC曲线。

以下是一个例子：

from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
from sklearn.metrics import roc_curve, auc

lb = LabelBinarizer()
y_test_binary = lb.fit_transform(y_test)

# 只使用第一列
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test_binary[:,0], y_pred)
roc_auc = auc(fpr, tpr)

这样就可以避免出现`multiclass format is not supported`的错误。