micro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovr', average='micro')出现 average must be one of ('macro', 'weighted', None) for multiclass problems怎么修正

如果出现 "average must be one of ('macro', 'weighted', None) for multiclass problems" 错误，这通常是因为 multi_class 参数被设置为了 'ovr'，但是平均方法参数 average 却被设置为了 'micro'，这不是多分类问题的有效选项。

解决方法是将 multi_class 参数设置为 'multiclass'，然后使用 'macro' 或 'weighted' 作为 average 参数的值。例如：

from sklearn.metrics import roc_auc_score

# 假设 y_test 和 y_scores 已经定义好
micro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='multiclass', average='macro')

在这里，multi_class 参数被设置为 'multiclass'，表示处理多分类问题；average 参数被设置为 'macro'，表示计算宏观平均AUC值。如果希望使用加权平均，则可以将 average 参数设置为 'weighted'。

需要注意的是，对于多分类问题，AUC 的计算方法可能会有所不同，具体取决于采用的策略。在使用 AUC 时，需要根据具体情况选择合适的策略和平均方法。

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micro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovr', average='micro')修正该代码

这行代码已经是正确的，用于计算多分类问题的微观平均AUC（micro AUC）。

from sklearn.metrics import roc_auc_score

# 假设 y_test 和 y_scores 已经定义好
micro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovr', average='micro')

在这里，multi_class 参数被设置为 'ovr'（One-vs-Rest），表示采用一对多策略处理多分类问题；average 参数被设置为 'micro'，表示计算微观平均AUC值。需要注意的是，y_scores 是分类器的预测得分（概率），y_test 是真实标签。

修正micro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovo', average='micro')

感谢您的指正，正确的计算多分类问题中的 AUC 应该是使用 `roc_auc_score` 函数，设置参数 `multi_class='ovr'`，并且不能指定 `average` 参数。`multi_class='ovr'` 表示采用 One-vs-Rest 的策略计算每个类别的 AUC 值，最后取平均值作为评价指标。修正后的计算公式如下：

micro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovr')

其中，`y_test` 是测试集的真实标签，`y_scores` 是分类器预测的概率值或者决策函数输出值。