ImportError Traceback (most recent call last) Cell In[58], line 1 ----> 1 from sklearn.metrics import plot_roc_curve ImportError: cannot import name 'plot_roc_curve' from 'sklearn.metrics' (C:\Users\limingyang\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\__init__.py)

如果您的 Scikit-learn 版本太旧，可能会出现 `ImportError` 无法导入 `multiclass_roc_auc_score` 函数的情况。如果您的 Scikit-learn 版本低于0.22，则无法使用 `multiclass_roc_auc_score` 函数。在这种情况下，您可以尝试更新 Scikit-learn 库，或者使用其他可用的指标来评估您的多类分类模型，例如 `accuracy_score()` 函数。 如果更新 Scikit-learn 库不是一个选项，您可以尝试使用 `roc_auc_score()` 函数来计算多类分类问题的 ROC AUC 分数。`roc_auc_score()` 函数可以处理多类分类问题，但需要将标签 `y_true` 转换为二进制编码形式，例如 one-hot 编码。以下是使用 `roc_auc_score()` 函数计算多类分类问题的 ROC AUC 分数的示例代码： ```python from sklearn.preprocessing import label_binarize from sklearn.metrics import roc_auc_score # 将真实标签转换为二进制编码形式 y_test_bin = label_binarize(y_test, classes=[0, 1, 2, ..., n_classes-1]) # 计算多类分类问题的 ROC AUC 分数 roc_auc = roc_auc_score(y_test_bin, y_score, average='weighted', multi_class='ovr') # 打印 ROC AUC 分数 print('ROC AUC score:', roc_auc) ``` 其中，`n_classes` 是您数据集中的类别数量，`multi_class` 参数指定了如何处理多类分类问题，可以设置为 `'ovr'`（一对多）或 `'ovo'`（一对一）。在这个示例代码中，我们使用 `'ovr'` 来计算多类分类问题的 ROC AUC 分数。

### 解决方案 `plot_roc_curve` 是 `scikit-learn` 中用于绘制 ROC 曲线的一个函数，但在某些版本中可能会因为 API 变更或其他原因导致无法正常导入。以下是针对该问题的解决方案以及替代方法。 #### 版本要求 `plot_roc_curve` 函数是在 `scikit-learn` 0.22 版本引入的[^1]。如果当前使用的 `scikit-learn` 版本低于此版本，则会引发 `ImportError` 错误。因此，建议升级到至少 0.22 或更高版本以支持该功能： ```bash pip install --upgrade scikit-learn ``` #### 替代方法 对于较低版本的 `scikit-learn`，可以通过手动计算 ROC 数据并使用其他工具（如 Matplotlib）来实现相同的功能。以下是一个完整的替代实现示例： ```python import numpy as np from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import roc_curve, auc import matplotlib.pyplot as plt # 创建模拟数据集 X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_classes=2, random_state=42) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 训练逻辑回归模型 model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # 预测概率 y_score = model.predict_proba(X_test)[:, 1] # 计算ROC曲线的数据 fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test, y_score) roc_auc = auc(fpr, tpr) # 绘制ROC曲线 plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label=f'ROC curve (area = {roc_auc:.2f})') plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--') plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('Receiver Operating Characteristic Curve') plt.legend(loc="lower right") plt.show() ``` 以上代码通过手动调用 `roc_curve` 和 `auc` 方法实现了 ROC 曲线的绘制[^1]。 #### 常见错误处理 如果仍然遇到类似的 `ImportError` 错误，可能是由于安装环境中的多个版本冲突引起的。可以尝试重新安装 `scikit-learn` 库以解决问题[^2]： ```bash pip uninstall scikit-learn -y pip install scikit-learn==1.5.0 ``` 另外，确保 Jupyter Notebook 或 IDE 使用的是正确的 Python 环境路径[^5]。可以在 `kernel.json` 文件中修改路径指向最新的 Anaconda 安装目录下的 `python.exe`。 --- ###