fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test_binary, y_pred)报错ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples:[400:8]
时间: 2023-06-16 19:03:18 浏览: 306
这个错误通常出现在y_test_binary和y_pred的长度不一致时。请检查一下y_test_binary和y_pred的长度是否相同。你可以使用len()函数来检查它们的长度。另外,也要确保这两个变量的数据类型相同。如果它们的数据类型不同,可以使用astype()函数将它们转换为相同的数据类型。
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fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test_binary[:,0], y_pred)报错ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [20, 8]怎么修改
这个错误意味着你的 `y_test_binary` 和 `y_pred` 数组的样本数量不一致。你需要确保它们的长度相等。
如果 `y_test_binary` 是一个形状为 `(20, 1)` 的二维数组,那么你可以尝试使用以下代码将其转换为一维数组:
```
y_test_binary = y_test_binary.ravel()
```
然后,你需要确保 `y_test_binary` 和 `y_pred` 的长度相等,可以通过以下代码进行检查:
```
print(len(y_test_binary), len(y_pred))
```
如果它们的长度不同,你需要检查你的代码并确保生成 `y_test_binary` 和 `y_pred` 时使用了相同的数据。
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test_binary[:,0], y_pred)报错 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test_binary[:,0], y_pred) IndexError: too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexed
这个错误通常是由于 `y_test_binary` 参数的维度不正确导致的。根据错误提示,`y_test_binary` 是一个一维数组,但是你尝试使用 `y_test_binary[:,0]` 对其进行切片,这是不合法的。
`roc_curve` 函数需要接受两个一维数组,分别表示真实标签和预测标签的概率。你可以尝试检查一下 `y_test_binary` 的形状,并确保它是一个一维数组。如果不是,你可以使用 `numpy` 库中的 `ravel` 函数将其转换为一维数组。例如:
```python
import numpy as np
from sklearn.metrics import roc_curve
y_test_binary = np.ravel(y_test_binary) # 将 y_test_binary 转换为一维数组
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test_binary, y_pred)
```
另外,你还需要确保 `y_pred` 参数的形状与 `y_test_binary` 相同,即它们包含相同数量的元素。
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