ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[19], line 66 64 softmax_fpr, softmax_tpr, _ = roc_curve(y_test, softmax_probs[:, 1], pos_label=2) 65 mlp_fpr, mlp_tpr, _ = roc_curve(y_test, mlp_probs[:, 1], pos_label=2) ---> 66 svm_fpr, svm_tpr, _ = roc_curve(y_test, svm_probs, pos_label=2) 68 softmax_auc = auc(softmax_fpr, softmax_tpr) 69 mlp_auc = auc(mlp_fpr, mlp_tpr)
时间: 2024-04-14 15:31:14 浏览: 183
这个错误可能是由于支持向量机模型的输出(svm_probs)与ROC曲线计算函数(roc_curve)的要求不符导致的。支持向量机的decision_function输出的是样本距离分类超平面的距离,而roc_curve函数需要的是样本属于正类的概率。
为了解决这个问题,可以使用SVC中的predict_proba方法来获取样本属于各个类别的概率,并使用正类别的概率作为计算ROC曲线的输入。修改代码如下:
```python
svm_probs = svm_model.predict_proba(X_test_scaled)[:, 1]
```
使用上述代码替换原代码中的`svm_probs = svm_model.decision_function(X_test_scaled)`,然后再次运行程序,即可解决该错误。
同时,需要注意的是,鸢尾花数据集中的目标变量y的取值为0、1、2,其中2为正类别。如果你的数据集中正类别的取值不是2,需要将上述代码中的`pos_label`参数相应修改为正类别的取值。
希望这个解决方案能帮助到你!如果还有其他问题,请随时提问。
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Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject1\main.py", line 282, in <module> fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test, y_pred) 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: multiclass format is not supported
这个错误是由于ROC曲线只适用于二元分类(即正例和负例),而您的数据集是多分类问题。您需要将多分类问题转化为二分类问题才能使用ROC曲线。一种常见的方法是使用“一对多”(One-vs-Rest, OvR)策略,即将每个类别都看做一类,然后分别计算它们与其它类别的ROC曲线。具体实现可以使用`sklearn.multiclass.OneVsRestClassifier`类来实现。另外,您还可以考虑使用多分类的评价指标,如多分类的混淆矩阵或准确率等。
Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject1\main.py", line 196, in <module> fpr, tpr, _ = roc_curve(y_true_binarized, y_score) 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
这是一个错误信息,看起来是关于使用 Scikit-learn 库计算 ROC 曲线时出现了问题。错误信息提示说多标签指示器格式不支持。这通常是因为在计算 ROC 曲线时,标签数据被多次二值化或二进制化。可能需要检查标签数据的格式,以确保它与二进制分类兼容。你可以试着查看一下标签数据的格式,或者提供更多的上下文信息,以便我能够更好地帮助你解决这个问题。
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