DEMAXIYAZHENGYI 2023-03-08 22:01 采纳率: 73.7%
浏览 12
已结题

数列的变换问题,怎么改变可以代入算roc_auc曲线

[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

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  • CodeBytes 2023-03-08 22:12
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    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。

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