我使用logistic regression
进行预测。我的预测是0's
和1's
。在对给定数据和重要特性(即X_important_train
)进行训练后,请参见屏幕截图。我得到了大约70%的分数,但是当我使用roc_auc_score(X,y)
或roc_auc_score(X_important_train, y_train)
时,我得到了值错误:
ValueError: multiclass-multioutput format is not supported
代码:
# Load libraries
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn import datasets
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import roc_auc_score
# Standarize features
scaler = StandardScaler()
X_std = scaler.fit_transform(X)
# Train the model using the training sets and check score
model.fit(X, y)
model.score(X, y)
model.fit(X_important_train, y_train)
model.score(X_important_train, y_train)
roc_auc_score(X_important_train, y_train)
截图:
首先,
roc_auc_score
函数需要具有相同形状的输入参数。现在,输入的是真实和预测的分数,而不是您在发布的示例中使用的培训和标签数据。详细信息,
你应该这样做:
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