输出有四个类别：[0,1,2,3]，预测值是[0,1]之间的连续数（使用sigmoid函数后）

我尝试过使用sklearn中的混淆矩阵和f1_score，但两种情况下都出现了错误：

ValueError: Can't handle mix of multiclass and continuous

如果我将其简化为二元分类器并使用AUC进行评估，则不会出现错误，这意味着AUC可以处理连续输入。

我的问题是，在sklearn中哪里可以找到一个评估方法，既能处理多类别又能处理连续输入。

回答：

在处理你的具体问题之前，你需要确保你理解AUC指标及其正确使用方法。

要了解AUC指标的含义，你可以从这里开始。

本质上，你需要根据不同的阈值获取一系列预测（即移动阈值并每次获取预测），计算每个阈值实例的假阳性率和假阴性率，然后计算它们的AUC。

计算和评估多类别AUC并不简单。你可以在这里找到更多信息这里，但我附上一个好的代码片段供你开始使用。

# 计算宏平均ROC曲线和ROC面积# 首先聚合所有假阳性率，假设fpr是每个类别的假阳性值列表all_fpr = np.unique(np.concatenate([fpr[i] for i in range(n_classes)]))# 然后在此点处插值所有ROC曲线mean_tpr = np.zeros_like(all_fpr)for i in range(n_classes):    mean_tpr += interp(all_fpr, fpr[i], tpr[i])# 最后平均计算并计算AUCmean_tpr /= n_classesfpr["macro"] = all_fprtpr["macro"] = mean_tprroc_auc["macro"] = auc(fpr["macro"], tpr["macro"])# 绘制所有ROC曲线plt.figure()plt.plot(fpr["micro"], tpr["micro"],     label='微平均ROC曲线（面积 = {0:0.2f})'           ''.format(roc_auc["micro"]),     color='deeppink', linestyle=':', linewidth=4)plt.plot(fpr["macro"], tpr["macro"],     label='宏平均ROC曲线（面积 = {0:0.2f})'           ''.format(roc_auc["macro"]),     color='navy', linestyle=':', linewidth=4)colors = cycle(['aqua', 'darkorange', 'cornflowerblue'])for i, color in zip(range(n_classes), colors):    plt.plot(fpr[i], tpr[i], color=color, lw=lw,         label='类别{0}的ROC曲线（面积 = {1:0.2f})'         ''.format(i, roc_auc[i]))plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--', lw=lw)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('多类别接收者操作特征的扩展')plt.legend(loc="lower right")plt.show()