描绘AUC工作曲线的时候出现以下问题

Question

代码报错，不知道怎么改，是改代码还是哪里不对，反正跑了一下一直报错，也不知道是怎么改才行

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

看起来你在尝试绘制AUC（Area Under the Curve）曲线时遇到了一个错误。这个错误信息表明在处理数据格式时发生了问题。具体来说，错误提示是由于不支持的文件格式。

根据错误信息，这个问题可能出现在sklearn.metrics._rankings.auc函数内部，这个函数用于计算AUC值。它通常在处理ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线或PR（Precision-Recall）曲线的AUC时被调用。错误信息中的路径"C:\spyder\Lib\site-packages\sklearn\metrics_rankings.py"显示这是Scikit-Learn库的一部分。

为了解决这个问题，你需要检查你提供的输入数据是否符合预期的格式。AUC函数通常接受两个参数：一个是预测的概率分数，另一个是真实标签。确保这两个变量都是numpy数组，并且具有正确的形状。

下面是一个例子，展示了如何正确地计算并绘制AUC曲线：

import numpy as np
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import roc_auc_score, roc_curve
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成示例数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, random_state=42)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测概率
y_scores = model.predict_proba(X_test)[:, 1]

# 计算AUC
auc = roc_auc_score(y_test, y_scores)
print("AUC: ", auc)

# 绘制ROC曲线
fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test, y_scores)
plt.plot(fpr, tpr, label='ROC curve (area = %0.2f)' % auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1],'r--')
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 (ROC)')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

这段代码首先创建了一个分类数据集，然后分割成训练集和测试集。接下来，我们训练了一个逻辑回归模型，对测试集进行预测，并计算了AUC。最后，我们绘制了ROC曲线。

如果你能提供具体的代码片段以及你使用的数据样本，我可以更准确地帮你找出问题所在。但根据当前的信息，这应该能帮助你理解如何正确地计算和绘制AUC曲线。如果你在运行上述代码时仍然遇到问题，请告诉我详细的错误信息，以便我能进一步协助你。