AttributeError: 'list' object has no attribute 'array_ROC_TPR_FPR'

### 关于 `AttributeError: 'SnakeEyes' object has no attribute 'roc_curve'` 的解决方案 该错误提示表明你在尝试访问名为 `'roc_curve'` 的属性时失败了，因为对象 `'SnakeEyes'` 并未定义此属性。以下是可能的原因以及对应的解决方法： #### 可能原因分析 1. **类定义不完整** 如果 `'SnakeEyes'` 是自定义类，则可能是其内部并未实现 `'roc_curve'` 属性或方法[^1]。 2. **模块导入问题** 若 `'SnakeEyes'` 来源于第三方库或其他文件，可能存在版本兼容性问题或者未正确加载所需功能[^3]。 3. **拼写错误** 检查是否存在大小写敏感或命名上的笔误，例如是否应为其他名称而非 `'roc_curve'`[^2]。 4. **API 更新影响** 类似于 `scikit-learn` 中某些函数因版本更新而废弃的情况（如 `plot_roc_curve`），如果依赖特定 API 调用却未能同步升级代码逻辑，则会引发此类异常[^1]。 --- ### 解决方案 #### 方法一：确认并补充缺失的功能 如果你拥有对该类的控制权，可以手动为其添加所需的 `'roc_curve'` 功能。假设这是一个用于计算 ROC 曲线数据的对象实例化过程如下所示： ```python class SnakeEyes: def __init__(self, y_true, y_score): self.y_true = y_true self.y_score = y_score @property def roc_curve(self): # 定义 roc_curve 属性 from sklearn.metrics import roc_curve as sk_roc_curve fpr, tpr, thresholds = sk_roc_curve(self.y_true, self.y_score) return {"fpr": fpr, "tpr": tpr, "thresholds": thresholds} ``` 通过上述方式重新构建后即可正常获取到期望的结果集[^1]。 #### 方法二：验证外部资源的有效性 当使用预置模型或工具包中的组件时，请确保所使用的软件环境满足官方文档指定的要求。比如针对 scikit-learn 用户来说，在 v0.23+ 版本里确实取消了直接调取 `metrics.plot_roc_curve()` 的支持；此时需改用新推荐接口——即创建 RocCurveDisplay 实例来完成绘图操作: ```python import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import RocCurveDisplay y_true = [...] # 真实标签列表 y_scores = [...] # 预测概率分数列表 display = RocCurveDisplay.from_estimator(estimator=model_instance, X=X_test_data, y=y_test_labels) plt.show() ``` 注意这里替换掉了旧版语法结构，并引入新的显示管理器作为替代品。 #### 方法三：排查输入参数合法性 有时即使实现了相应的方法也可能由于传入非法值而导致崩溃现象发生。因此建议先单独测试基础单元部分能否独立运行成功再逐步集成至整体流程当中去[^3]: 对于 NaN 或 Inf 值处理可采用 NumPy 提供的相关过滤手段预先清理脏数据后再继续后续运算步骤: ```python import numpy as np cleaned_y_true = np.nan_to_num(y_true) # 将 NaN 和 Inf 替换为零或者其他默认数值 cleaned_y_scores = np.clip(np.nan_to_num(y_scores), a_min=0., a_max=None) # 同理调整范围内的有效区间 ``` 最后再次执行目标命令看是否会恢复正常表现形式[^3]. --- ### 总结 综上所述，“AttributeError: 'SnakeEyes' object has no attribute 'roc_curve'” 主要来源于以下几个方面的问题：一是自身定制化的类型缺少必要的成员变量声明；二是引用关系混乱造成实际可用特性丢失；三是底层算法设计缺陷致使无法适应极端情况下的边界条件约束。按照以上指导方针逐一排除干扰因素直至找到根本症结所在为止。

这个错误可能是因为您正在使用较旧版本的 scikit-learn 库。`plot_roc_curve` 函数是在 scikit-learn 0.22 版本中引入的，如果您的版本较旧，则不会找到该函数。 您可以通过升级 scikit-learn 库到最新版本来解决此问题。可以使用以下命令执行升级： ``` pip install --upgrade scikit-learn ``` 如果您已经使用了 `pip install` 安装了 scikit-learn，那么可以使用以下命令升级： ``` pip install --upgrade --user scikit-learn ``` 如果您无法升级 scikit-learn，也可以使用其他可用的 ROC 曲线绘制函数，例如 `roc_curve`。您可以将其与 matplotlib 库一起使用来绘制 ROC 曲线。以下是一个示例代码： ``` import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import roc_curve, auc # 计算 ROC 曲线和 AUC 值 fpr_rf, tpr_rf, _ = roc_curve(cr_testY, cr_rf.predict_proba(cr_testX)[:, 1]) roc_auc_rf = auc(fpr_rf, tpr_rf) fpr_rs, tpr_rs, _ = roc_curve(cr_testY, rnd_search.predict_proba(cr_testX)[:, 1]) roc_auc_rs = auc(fpr_rs, tpr_rs) # 绘制 ROC 曲线 plt.figure() lw = 2 plt.plot(fpr_rf, tpr_rf, color='darkorange', lw=lw, label='Random Forest (area = %0.2f)' % roc_auc_rf) plt.plot(fpr_rs, tpr_rs, color='green', lw=lw, label='Optimized (area = %0.2f)' % roc_auc_rs) plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=lw, 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') plt.legend(loc="lower right") plt.show() ```