Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject1\main.py", line 306, in <module> fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[i], y_score[i]) 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: unknown format is not supported 进程已结束,退出代码1

这个错误通常是因为y_test或y_score的格式不正确引起的。roc_curve函数的参数y_true和y_score都需要是一维数组或列向量，其中y_true表示真实标签，y_score表示预测标签的分数。请检查一下y_test和y_score的形状和数据类型是否正确。如果y_test和y_score是二维数组，则需要使用ravel函数将其转换为一维数组。如果y_test和y_score的数据类型不是float或int型，则需要将其转换为这两种数据类型。

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。