我使用keras训练一个简单的神经网络,并对分裂的测试数据集进行一些预测。但是,当使用roc_auc_score计算AUC时,我得到了以下错误:
"ValueError: Only one class present in y_true.因此,sklearn的roc_auc_score函数报告了唯一的一类问题。这是合理的。但是我很好奇,因为当我使用sklearn的cross_val_score函数时,它可以毫无错误地处理AUC的计算。roc_auc_score
我正在使用sklearn交叉验证来解决二进制分类问题。我的代码如下所示。from sklearn import datasetsX = iris.data[:, :2] # we only take the firsttwo features.clf=RandomForestClassifier(random_state =