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我已经训练了一个 LightGBM 模型，现在想要创建一个自定义预测例程以部署在 google aiplatform 上。

加载模型文件时，会抛出未安装 lightgbm 的错误。我在 setup.py 中使用了下面的代码，但它不起作用。

from setuptools import setup, find_packages
DEPENDENCIES = ['lightgbm==3.1.1']

setup(
      name='my_custom_code',
      version='0.4',
      install_requires=DEPENDENCIES,
      include_package_date=True,
      packages=find_packages(),
      description='custom code.',
      scripts=['predictor.py', 'preprocess.py'])

我有一个数据框，其索引行是字符串数据类型。我希望它是数字并排序的：

  col1 col2
1  25   33
3  35  544
2  24   52

预期的 ：

  col1 col2
1  25   33
2  24   52
3  35   544

我试图找到决策树的ROC曲线和AUROC曲线.我的代码是这样的

clf.fit(x,y)
y_score = clf.fit(x,y).decision_function(test[col])
pred = clf.predict_proba(test[col])
print(sklearn.metrics.roc_auc_score(actual,y_score))
fpr,tpr,thre = sklearn.metrics.roc_curve(actual,y_score)

输出:

 Error()
'DecisionTreeClassifier' object has no attribute 'decision_function'

基本上,错误是在找到时出现的y_score.请解释一下是什么y_score以及如何解决这个问题？