python - 如何在 sklearn 的交叉验证中获得多类 roc_auc？

Question

我有一个分类问题，我想在 sklearn中获取roc_auc值。cross_validate我的代码如下。

from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2]  # we only take the first two features.
y = iris.target

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
clf=RandomForestClassifier(random_state = 0, class_weight="balanced")

from sklearn.model_selection import cross_validate
cross_validate(clf, X, y, cv=10, scoring = ('accuracy', 'roc_auc'))

但是，我收到以下错误。

ValueError: multiclass format is not supported

请注意，我特别选择roc_auc的是它同时支持binary和multiclass分类，如：https ://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html

我也有二进制分类数据集。请让我知道如何解决此错误。

如果需要，我很乐意提供更多详细信息。

标签： pythonmachine-learningscikit-learnclassificationcross-validation

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