ValueError：数据不是二进制且未指定pos_label

如何解决ValueError：数据不是二进制且未指定pos_label

您只需要进行更改即可y_true，如下所示：

y_true=np.array([0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1])

如果查看一下https://github.com/scikit-learn/scikit- learn/blob/0.15.X/sklearn/metrics/metrics.py中的roc_auc_score功能，您将看到其评估如下：y_true

classes = np.unique(y_true)
if (pos_label is None and not (np.all(classes == [0, 1]) or
 np.all(classes == [-1, 1]) or
 np.all(classes == [0]) or
 np.all(classes == [-1]) or
 np.all(classes == [1]))):
    raise ValueError("Data is not binary and pos_label is not specified")

在执行的时刻pos_label是None，但是只要您将y_true字符定义为一个字符数组，并且np.all它们总是false被否定，并且所有条件都被否定，则if条件为，true并且引发异常。

解决方法

我正在尝试计算roc_auc_score，但是出现以下错误。

"ValueError: Data is not binary and pos_label is not specified"

我的代码段如下：

import numpy as np
from sklearn.metrics import roc_auc_score
y_scores=np.array([ 0.63,0.53,0.36,0.02,0.70,1,0.48,0.46,0.57])
y_true=np.array(['0','1','0','1'])
roc_auc_score(y_true,y_scores)

请告诉我这是怎么回事。