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python - python得到了结果，这里是keyerror：1

问题描述

 #compute ROC curve and ROC area for each class
        fpr= dict()
        tpr= dict()
        roc_auc = dict()
        y_test= to_categorical(Y_test, num_classes)
        y_test=np.array(y_test)
        pred= np. array(predictions)
        n_classes= num_classes
        lw=2 #float values in point
    
    
    for i in range(n_classes):
        fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], pred[:, i])
        roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])
        
    #compute micro-average ROC curve and ROC area
        fpr["micro"], tpr["micro"], _ = roc_curve(y_test.ravel(), pred.ravel())
        roc_auc["micro"]= auc(fpr["micro"], tpr["micro"])
        
    #compute macro-average ROC curve and ROC area   
    # first  aggregate  all false posivte rates
        
        all_fpr = np.unique(np.concatenate([fpr[i] for i in range (n_classes)]))   
      
    
    # Then interpolate all ROC curves at this points
        mean_tpr= np.zeros_like(all_fpr)
        for i in range (n_classes):
            mean_tpr += interp(all_fpr, fpr[i],tpr[i])
        
    #finally average it and compute auc
        mean_tpr /= n_classes
        
        fpr["macro"]= all_fpr
        tpr["macro"]=mean_tpr
        roc_auc["macro"]= auc(fpr["macro"],tpr["macro"])
    
    #plot all ROC 
        plt.figure()............

我没能找出这个错误的原因，#PROBLEM File "", line 241, in all_fpr = np.unique(np.concatenate([fpr[i] for i in range (n_classes)])) KeyError : 1 i尝试了很多但未能修复它...有人请帮助我这里是代码

标签： pythondeep-learninglstmpython-3.7keyerror

解决方案

该错误表明您的字典fpr没有带有 key 的条目1，您可能需要再次查看您的条件以防止这种情况发生。

这是错误的一个小例子

>>> d={0: 'hi'}
>>> print(d[0])
hi
>>> print(d[1])
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#2>", line 1, in <module>
    print(d[1])
KeyError: 1
>>>

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