Sklearn导入plot_roc_curve报错，请求代码排查与解决

这个错误是因为scikit-learn版本更新后，plot_roc_curve函数的位置发生了变化：从scikit-learn 1.0版本开始，该函数不再放在sklearn.metrics模块下，而是被迁移到了sklearn.metrics.plot模块，并且官方更推荐使用RocCurveDisplay类来替代它。

解决方案 #

方案1：使用官方推荐的RocCurveDisplay（推荐） #

修改你的导入语句，替换plot_roc_curve为RocCurveDisplay：

from sklearn.metrics import roc_curve, roc_auc_score, RocCurveDisplay

之后绘制ROC曲线可以用以下两种方式：

• 基于训练好的模型直接生成：

# 假设clf是你的分类器，X_test、y_test是测试集数据
RocCurveDisplay.from_estimator(clf, X_test, y_test)
plt.show()

• 基于手动计算的指标值生成：

y_score = clf.predict_proba(X_test)[:, 1]
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_score)
roc_auc = roc_auc_score(y_test, y_score)

display = RocCurveDisplay(fpr=fpr, tpr=tpr, roc_auc=roc_auc, estimator_name="你的分类器名称")
display.plot()
plt.show()

方案2：从sklearn.metrics.plot导入旧函数（不推荐，后续版本可能移除） #

如果暂时不想修改绘图逻辑，可以调整导入路径：

from sklearn.metrics.plot import plot_roc_curve

额外说明 #

你的其他导入语句没有问题，错误仅来自plot_roc_curve的位置变化。建议优先使用方案1，因为plot_roc_curve属于被弃用的API，后续版本可能会被彻底移除。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sabrina Rashdi