Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject1\main.py", line 200, in <module> fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_scores) 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

时间: 2023-07-21 22:17:06 浏览: 135
这个错误提示说明在使用 roc_curve 函数时,y_true 参数的格式不正确。roc_curve 函数要求 y_true 参数为一维数组或二维数组,表示测试集的真实标签。如果 y_true 参数是多标签指标格式数据,则会出现这个错误。 解决方法是将多标签指标格式的 y_true 数据转换为一维数组或二维数组格式。可以使用 sklearn 中的 multilabel_binarize 函数将多标签指标格式的 y_true 数据转换为二维数组格式。示例代码如下: ```python from sklearn.preprocessing import label_binarize from sklearn.metrics import roc_curve, auc # 将多标签指标格式的 y_true 转换为二维数组格式 y_true = label_binarize(y_true, classes=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) # 计算 ROC 曲线 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true.ravel(), y_scores.ravel()) roc_auc = auc(fpr, tpr) ``` 其中,y_true 为多标签指标格式的数据,classes 参数指定数据的标签类别。将 y_true 转换为二维数组格式后,可以使用 ravel 方法将其转换为一维数组格式,方便计算 ROC 曲线。
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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。

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。
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D:\jiqixuexi\main.py:64: MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. plt.plot(fpr, tpr, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc) Traceback (most recent call last): File "D:\jiqixuexi\main.py", line 64, in <module> plt.plot(fpr, tpr, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc) File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 2785, in plot return gca().plot( File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 2282, in gca return gcf().gca() File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 879, in gcf return figure() File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\matplotlib\_api\deprecation.py", line 454, in wrapper return func(*args, **kwargs) File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 813, in figure manager = new_figure_manager( File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 382, in new_figure_manager _warn_if_gui_out_of_main_thread() File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 360, in _warn_if_gui_out_of_main_thread if _get_required_interactive_framework(_get_backend_mod()): File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 208, in _get_backend_mod switch_backend(rcParams._get("backend")) File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 331, in switch_backend manager_pyplot_show = vars(manager_class).get("pyplot_show") TypeError: vars() argument must have __dict__ attribute

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