数列的变换问题，怎么改变可以代入算roc_auc曲线

Question

[0.37210765,
0.17308804,
0.28608623,
0.4627259,
0.2189491,
0.09482974,
0.09015642,
...]
这样的数据带进算roc_auc曲线的时候报错
list indices must be integers or slices, not Series
必须是这样的形式才行
[0.10538509 0.22688799 0.44460222 ... 0.10291655 0.17157434 0.14680019]
就是里面没有逗号，还得是横向的，请问怎么办啊

Answer 1

该回答引用ChatGPT

首先， ROC AUC 曲线是一种用于评估分类模型性能的指标，它的输入数据需要是分类器的预测概率值和对应的真实标签。因此，将一个数列的变换代入算 ROC AUC 曲线并不是很合适，需要有对应的分类标签。

其次，报错信息 "list indices must be integers or slices, not Series" 意味着你尝试使用了一个 Pandas Series 对象作为列表的索引，这通常是因为在使用 Pandas 时将数据存储为 Series 对象而不是列表。

如果您希望使用列表来代入 ROC AUC 曲线，您可以使用以下方式将 Pandas Series 转换为列表：

import pandas as pd

假设你的数据存储在一个名为 'data' 的 Pandas Series 中

data_list = data.tolist()

这将创建一个新的列表对象，其中包含原始 Pandas Series 中的所有元素。您可以将此列表传递给 ROC AUC 曲线函数进行计算。

另外，对于 ROC AUC 曲线函数的输入，您需要提供两个参数：真实标签和预测概率。假设您的模型已经训练并返回了预测概率和真实标签的两个列表，您可以使用以下代码计算 ROC AUC 曲线：

from sklearn.metrics import roc_curve, roc_auc_score

# 假设您已经有了真实标签列表 'y_true' 和预测概率列表 'y_pred'
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_pred)
roc_auc = roc_auc_score(y_true, y_pred)

其中，roc_curve 函数将返回 false positive rate（fpr）、true positive rate（tpr）和阈值（thresholds）三个列表，roc_auc_score 函数将返回 ROC AUC 的数值。