Traceback (most recent call last): File "F:\py-workspace\py\雪灾\随机森林预测2.py", line 3, in <module> from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report, multiclass_roc_auc_score ImportError: cannot import name 'multiclass_roc_auc_score' from 'sklearn.metrics' (D:\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\__init__.py)

这个错误提示是因为在Scikit-learn 1.2.2版本中已经移除了multiclass_roc_auc_score函数，所以无法导入。你可以使用其他函数来计算多类ROC曲线下的面积（ROC AUC），如roc_auc_score函数。

使用roc_auc_score函数的示例代码如下：

from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report, roc_auc_score
y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2]
y_score = [[0.1, 0.2, 0.7], [0.2, 0.5, 0.3], [0.3, 0.3, 0.4], [0.6, 0.2, 0.2], [0.4, 0.4, 0.2], [0.1, 0.6, 0.3]]
roc_auc = roc_auc_score(y_true, y_score, multi_class='ovr')
print('ROC AUC:', roc_auc)

这里的multi_class参数可以指定多类分类的策略，比如'ovr'表示使用"one-vs-rest"策略，'ovo'表示使用"one-vs-one"策略。

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D:\anaconda3\python.exe F:\py-workspace\py\雪灾\支持向量机预测.py Traceback (most recent call last): File "F:\py-workspace\py\雪灾\支持向量机预测.py", line 63, in <module> accuracy = predict_svm(clf, X_test, y_test, 'E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测结果/交通风险预测096.xlsx', 'E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测结果/交通风险预测096-支持向量机结果') File "F:\py-workspace\py\雪灾\支持向量机预测.py", line 34, in predict_svm data['predicted_label'] = pd.Series(y_pred, index=data.index) File "D:\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\series.py", line 442, in __init__ com.require_length_match(data, index) File "D:\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\common.py", line 557, in require_length_match raise ValueError( ValueError: Length of values (2522) does not match length of index (10296) 进程已结束,退出代码1出错了怎么修改i

根据报错信息，问题出在 `predict_svm` 函数的第 5 行，也就是 `data['predicted_label'] = pd.Series(y_pred, index=data.index)` 这一行代码。错误信息提示长度不匹配，可能是因为 `y_pred` 的长度为 2522，而 `data` 的长度为 10296。请确保 `data` 和 `y_pred` 的长度是一致的。可能需要检查一下 `X_test` 和 `y_test` 是否划分正确，以及预测数据的格式是否正确。

Traceback (most recent call last): File "F:\py-workspace\py\雪灾\支持向量机预测.py", line 63, in <module> accuracy = predict_svm(clf, X_test, y_test, 'E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测结果/交通风险预测096.xlsx', 'E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测结果/交通风险预测096-支持向量机结果') File "F:\py-workspace\py\雪灾\支持向量机预测.py", line 34, in predict_svm data['predicted_label'] = pd.Series(y_pred, index=data.index) File "D:\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\series.py", line 442, in __init__ com.require_length_match(data, index) File "D:\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\common.py", line 557, in require_length_match raise ValueError( ValueError: Length of values (2522) does not match length of index (10296)

根据报错信息，问题出在 `predict_svm` 函数的第 5 行，也就是 `data['predicted_label'] = pd.Series(y_pred, index=data.index)` 这一行代码。错误信息提示长度不匹配，可能是因为 `y_pred` 的长度为 2522，而 `data` 的长度为 10296。请确保 `data` 和 `y_pred` 的长度是一致的。可能需要检查一下 `X_test` 和 `y_test` 是否划分正确，以及预测数据的格式是否正确。