求助各位大神这种情况还有救吗

ROC曲线统计学方法对样本都没有什么最低要求，但是样本量过少将会影响ROC的准确度，其AUC可能不能完全准确的反应分类器的精确度。

40-50个样本在统计上属于小样本，t-检验，如果样本大于60或理想120以上，t分布就是正态分布了，所以40个样本在统计上是最小推断总体的样本，换句话说40-50个样本是介于小样本和正态分布大样本的临界样本量；如果不严格的话40个样本就可以；当然,样本含量过大,会增加实际工作的困难,浪费人力,物力和时间，由于过分追求数量,可能会引入更多的混杂因素,从而影响数据的质量，从抽样误差的计算公式中可知:抽样误差的大小与样本含量的平方根成反比,但并非样本愈大愈有代表性，当样本含量增大到一定程度后,再继续增大样本含量,只会事倍功半,得不偿失 虽然样本含量愈大,参数的估计愈精确,但实际工作中常常由于各方面条件的限制,总希望样本含量不要太多，因而必须正确合理地估计样本含量,可以按照不同的检验水准确定样本含量。

你这个样本不适合roc曲线，建议更换统计方式。

这个警告提示可能是因为数据中缺失了正样本或负样本，导致无法绘制ROC曲线。检查一下数据，确认是否存在这种情况，如果确实缺失了样本，那么可以考虑增加样本数或者重新设计实验，以确保有足够的样本数据来进行分析。如果数据中没有缺失样本，可以尝试使用其他的统计方法来分析数据，比如精确度、召回率等，来评估模型的性能。