sklearn.metrics.roc_auc报错ValueError: unknown format is not supported

最新推荐文章于 2023-11-02 22:36:35 发布

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#sklearn #python #unknown数据类型

本文记录了一次在使用sklearn绘制ROC曲线时遇到的错误及其解决过程。问题源于输入数据的格式不正确，通过调整数据格式最终成功绘制出ROC曲线。

好记性不如烂笔头，之前踩的坑，不记下来，还是会掉进去爬不出来。

在使用sklearn.metrics.roc_auc绘制roc曲线时，报错ValueError: unknown format is not supported。查了好多资料，发现是输入数据的type为unknown导致的。不过这里的type不是用type函数打印的，而是sklearn.utils.multiclass.type_of_target。具体看下面代码。

import torch
import torch.nn as nn
import os
import numpy as np
import SimpleITK as sitk
from iantsen_dataset import HecktorDataset
from torch.utils.data import DataLoader
from DMCTNet_noGC import DMCTNet_noGC
from scipy import interp
from pathlib import Path
import matplotlib.pyplot as plt
from itertools import cycle
import transforms
from sklearn.metrics import roc_curve, auc, f1_score, precision_recall_curve, average_precision_score
from sklearn.utils.multiclass import type_of_target

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0"

resample_data_path = r''  # 测试集路径
test_weights_path = r''  # 训练好的模型参数路径
num_class = 1  # 类别数量  
gpu = "cuda:0"

def test(model, test_path):
    # 加载测试集和预训练模型参数

    path_to_imgs = Path