已升级sklearn到0.24版本仍无法导入RocCurveDisplay该如何处理

• 第一步：校验当前运行环境的依赖版本
  多Python环境/虚拟环境会导致全局升级不生效，在你运行报错代码的同个环境中执行如下代码确认版本：
  import sklearn; print(sklearn.__version__)
  如果输出版本低于0.22，说明升级的是其他环境的依赖，在当前环境终端执行升级命令即可：
  pip install -U scikit-learn
• 第二步：检查导入路径写法
  版本符合要求仍导入失败，可尝试两种官方兼容的导入写法：
  1. 常规导入（0.22及以上版本支持）：from sklearn.metrics import RocCurveDisplay
  2. 子模块导入（部分中间版本兼容写法）：from sklearn.metrics.plot import RocCurveDisplay
• 第三步：排查本地命名冲突
  检查代码所在工作目录下是否存在名为sklearn.py的文件，或名为sklearn的文件夹，这类重名文件会被Python优先导入，屏蔽官方库，重命名为其他名称即可解决。
• 第四步：临时替代方案
  上述步骤都无法解决时，可以直接计算ROC指标后手动绘图，无需依赖RocCurveDisplay类：

  from sklearn.metrics import roc_curve, auc
  import matplotlib.pyplot as plt
  
  # y_true为真实标签，y_score为预测概率/置信度
  fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_score)
  roc_auc = auc(fpr, tpr)
  
  # 绘制ROC曲线
  plt.figure()
  plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label=f'ROC曲线 (AUC = {roc_auc:.2f})')
  plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--')
  plt.xlim([0.0, 1.0])
  plt.ylim([0.0, 1.05])
  plt.xlabel('假阳性率')
  plt.ylabel('真阳性率')
  plt.title('ROC曲线')
  plt.legend(loc="lower right")
  plt.show()
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者柏江山