我正在尝试运行以下代码，但最后一行始终出现错误

这是我正在运行的代码：

    import pandas as pd
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
    from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
    from sklearn.naive_bayes import GaussianNB, MultinomialNB
    from sklearn.metrics import accuracy_score
    from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier   
    from sklearn.neural_network import MLPClassifier
    from sklearn.metrics import precision_score, recall_score,auc
    from sklearn.metrics import roc_curve,roc_auc_score, plot_roc_curve

这是错误：

ImportError                               Traceback (most recent call      last)
<ipython-input-3-d1b430d75826> in <cell line: 7>()
      5 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
      6 from sklearn.naive_bayes import GaussianNB, MultinomialNB
----> 7 from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score,  recall_score, roc_curve, roc_auc_score, plot_roc_curve
      8 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
      9 from sklearn.neural_network import MLPClassifier

ImportError: cannot import name 'plot_roc_curve' from 'sklearn.metrics' (/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/sklearn/metrics/__init__.py)

请告诉我我的代码是否错误或缺少任何内容？

代码中的错误在于尝试从 sklearn.metrics 导入 plot_roc_curve ，而它在该模块中不可用。 plot_roc_curve 已在 scikit-learn 0.25 版中弃用。

可以按照以下步骤解决该错误：

1. 导入 RocCurveDisplay ：用 RocCurveDisplay 替换 plot_roc_curve 。此类允许绘制 ROC 曲线。

2. 拟合的模型 ：确保已经使用训练数据拟合了分类器模型。

3. 使用 RocCurveDisplay.from_predictions() ：可以直接从模型预测中创建和绘制 ROC 曲线。

以下是代码的更正版本：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB, MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, roc_curve, roc_auc_score, RocCurveDisplay
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.neural_network import MLPClassifier

# ...（加载和准备数据的代码）...

# 假设有一个名为“model”的分类器，它已经过训练
model = DecisionTreeClassifier() # 例如
model.fit(X_train, y_train)

# 做出预测
y_scores = model.predict_proba(X_test)[:, 1]

# 创建 ROC 曲线
RocCurveDisplay.from_predictions(y_test, y_scores)
plt.show()

此代码将导入 RocCurveDisplay ，然后使用它根据的模型预测绘制 ROC 曲线。确保根据的数据和模型名称替换 model 、 X_train 、 y_train 、 X_test 和 y_test 。