ValueError: y_true采用{'True'，'False'}中的值，并且未在ROC_curve中指定pos_label

。

这个错误是由于在使用ROC曲线计算时，y_true参数的取值必须是二元分类的真实标签，即{'True'，'False'}。同时，在计算ROC曲线时，需要指定正例的标签值，即pos_label。

解决这个错误的方法是，首先确保y_true的取值只包含{'True'，'False'}。如果y_true的取值是其他形式的标签，需要将其转换为二元分类的真实标签。

其次，在计算ROC曲线时，需要指定正例的标签值。可以根据具体情况来确定正例的标签值，一般来说，可以将其中一个类别作为正例，另一个类别作为负例。在调用ROC_curve函数时，通过pos_label参数指定正例的标签值。

以下是一个示例代码：

import numpy as np
from sklearn.metrics import roc_curve

# 假设y_true是一个包含0和1的数组，其中1表示正例，0表示负例
y_true = np.array([0, 1, 1, 0, 1, 0])

# 假设y_score是一个包含预测概率的数组
y_score = np.array([0.2, 0.6, 0.8, 0.3, 0.9, 0.5])

# 将y_true转换为{'True'，'False'}形式的标签
y_true_binary = np.where(y_true == 1, 'True', 'False')

# 计算ROC曲线
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true_binary, y_score, pos_label='True')

# 打印结果
print(fpr)
print(tpr)
print(thresholds)

在这个示例中，我们首先将y_true转换为二元分类的真实标签，然后调用roc_curve函数计算ROC曲线。通过指定pos_label参数为'True'，我们将正例的标签值设为'True'。

希望这个答案能够帮助到您！如果您需要了解更多关于云计算、IT互联网领域的知识，请随时提问。