Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject1\main.py", line 185, in <module> fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_true_binarized[:, ], y_score[:, ]) File "D:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\_ranking.py", line 992, in roc_curve fps, tps, thresholds = _binary_clf_curve( File "D:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\_ranking.py", line 749, in _binary_clf_curve raise ValueError("{0} format is not supported".format(y_type)) ValueError: multilabel-indicator format is not supported 进程已结束,退出代码1

这个错误通常是由于你的标签格式不正确引起的。该错误消息指出，你的标签格式是“multilabel-indicator”，导致该格式不受支持。这可能是因为你的标签不是二进制标签，而是多标签。

解决这个问题的方法是检查你的标签格式是否正确。如果你的标签是多标签的，那么你应该使用多标签分类的技术，而不是二分类的技术。你可以使用scikit-learn库中的MultiLabelBinarizer来将多标签转换为二进制标签。

如果你的标签是二进制标签，那么你应该检查y_true_binarized和y_score的维度是否匹配。通常情况下，y_true_binarized应该是一个一维数组或者是一个二维数组，其中每一行代表一个样本，每个元素代表该样本是否为正例。而y_score应该是一个一维数组或者是一个二维数组，其中每一行代表一个样本，每个元素代表该样本为正例的概率。如果这些维度不匹配，那么你需要调整它们的维度，以使它们能够正确地传递给roc_curve()函数。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject1\main.py", line 304, in <module> fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_score[:, i]) IndexError: too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexed

这个错误是由于在对数组进行索引时，使用了多个索引，但是数组只有一维。通常情况下，这种错误出现在尝试使用多维数组时，但实际上只有一维的情况下。

在你的代码中，可能是在使用 `y_test` 或 `y_score` 数组进行索引时出现了问题。请检查代码，确保正确地使用了这些数组，并使用正确的索引方式。如果这些数组确实是一维的，那么你需要重新检查代码逻辑，找到导致这种错误的原因。

Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject1\main.py", line 298, in <module> fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test, y_prob, pos_label=None, average='macro') TypeError: roc_curve() got an unexpected keyword argument 'average'

这个错误是因为你使用的sklearn版本较旧，不支持average参数。你可以考虑将sklearn更新到最新版本，或者使用旧版本中的其他多类别分类指标来计算模型性能，比如使用accuracy_score、precision_score、recall_score和f1_score等指标。以下是使用旧版本sklearn中这些指标计算模型性能的代码示例：

# 将字符标签转换为数值标签
le = LabelEncoder()
y = le.fit_transform(y)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建多分类模型
model = RandomForestClassifier(n_estimators=1, max_depth=5, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上预测每个标签的概率
y_prob = model.predict_proba(X_test)

# 计算模型性能
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
precision = precision_score(y_test, y_pred, average='macro')
recall = recall_score(y_test, y_pred, average='macro')
f1 = f1_score(y_test, y_pred, average='macro')

# 输出模型性能
print("Accuracy:", accuracy)
print("Precision:", precision)
print("Recall:", recall)
print("F1 Score:", f1)

注意，这里使用了average='macro'参数来计算宏平均的精度、召回率和F1值，因为这些指标不支持多类别数据。