AxisError：計算 roc_auc_score 時，軸 1 超出維度 1 數組的范圍

Question

rf = RandomForestClassifier(max_features=5, n_estimators=500)
rf.fit(d2_train_dataset, Y_train)

nb = GaussianNB()
nb.fit(d2_train_dataset, Y_train)

rf_probs = rf.predict_proba(d2_train_dataset)
nb_probs = nb.predict_proba(d2_train_dataset)

rf_probs = rf_probs[:, 1]
nb_probs = nb_probs[:, 1]

rf_auc = roc_auc_score(Y_test, rf_probs,multi_class="ovo")
nb_auc = roc_auc_score(Y_test, nb_probs,multi_class="ovo")

那么這是此單元格中的錯誤“AxisError：axis 1 is out of bounds for array of dimension 1”

rf_auc = roc_auc_score(Y_test, rf_probs,multi_class="ovo")
nb_auc = roc_auc_score(Y_test, nb_probs,multi_class="ovo")

Answer 1

遇到了同樣的問題，但這在我的情況下有效，請檢查我的答案一次

roc_auc_score(Y_test,rf_probs,multi_cass = "ovo",average= "weighted")

否則，請嘗試不執行這兩個步驟

rf_probs = rf_probs[:, 1]
nb_probs = nb_probs[:, 1]