auc_train = roc_auc_score(y_train, y_train_proba[:, 1]) IndexError: index 1 is out of bounds for axis 1 with size 1
时间: 2024-05-20 12:03:15 浏览: 8
这个错误通常是因为 `y_train_proba` 的第二个维度的大小为1,而您尝试使用索引1来访问它。请确保您的 `y_train_proba` 数组的形状是正确的,并且第二个维度的大小应该是2,因为它应该包含负类和正类的概率。如果您正在使用二元分类器,则可以尝试更改您的代码为 `auc_train = roc_auc_score(y_train, y_train_proba)`,因为 `roc_auc_score` 函数将自动选择正确的类别概率。
相关问题
train_pred = self.clf.predict_proba(train_x)[:,1] auc_score = roc_auc_score(train_y, train_pred)是什么
train_pred是一个numpy数组,其中包含训练数据集(train_x)中每个样本属于正类的概率值。
auc_score是训练数据集(train_x, train_y)的ROC曲线下面积(Area Under the ROC Curve,AUC)得分,用于评估分类器的性能。该得分介于0.5到1之间,越接近1表示分类器的性能越好。
pred_score = roc_auc_score(y_test,y_pred)
这段代码使用了roc_auc_score函数来计算模型的AUC值。其中y_test是测试集的真实标签,y_pred是模型对测试集的预测结果。roc_auc_score是用来计算ROC曲线下的面积,即AUC值。AUC值越大,说明模型的分类效果越好。因此,通过计算AUC值,我们可以对模型的性能进行评估。通常情况下,我们会使用多个指标来评估模型的性能,以便更全面地了解模型的表现。
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