cannot import name 'plot_confusion_matrix' from 'sklearn.metrics' (C:\xuyu\Lib\site-packages\sklearn\metrics\__init__.py)

这个问题通常是由于sklearn版本不兼容导致的。您可以尝试更新sklearn版本或者使用其他版本的sklearn。如果您已经更新了sklearn版本但仍然遇到此问题，则可能需要卸载并重新安装sklearn。以下是解决此问题的步骤：

1.卸载sklearn：

pip uninstall scikit-learn

2.重新安装sklearn：

pip install -U scikit-learn

3.如果您仍然遇到问题，请尝试使用conda安装sklearn：

conda install scikit-learn

4.如果您仍然遇到问题，请尝试手动安装plot_confusion_matrix：

pip install matplotlib
pip install scikit-learn==0.22.2.post1

请注意，这里的版本号是0.22.2.post1，您可以根据您的实际情况进行更改。

相关问题

cannot import name 'plot_confusion_matrix' from 'sklearn.metrics' (D:\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\__init__.py)

您好！对于您遇到的错误，可能是因为您使用的 scikit-learn 版本较低，而该函数是在较新的版本中引入的。您可以尝试更新 scikit-learn 到最新版本，使用以下命令：

pip install -U scikit-learn

如果您已经安装了最新版本的 scikit-learn，但仍然遇到此问题，那可能是因为该函数在您使用的版本中不存在。在较早的版本中，sklearn.metrics 模块没有 plot_confusion_matrix 函数。

您可以通过使用其他方法绘制混淆矩阵，例如使用 matplotlib 库来绘制。以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 创建混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

# 绘制混淆矩阵
plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.Blues)
plt.title("Confusion Matrix")
plt.colorbar()
tick_marks = np.arange(len(classes))
plt.xticks(tick_marks, classes, rotation=45)
plt.yticks(tick_marks, classes)

# 在格子内显示数值
thresh = cm.max() / 2.
for i in range(cm.shape[0]):
    for j in range(cm.shape[1]):
        plt.text(j, i, format(cm[i, j], 'd'),
                 horizontalalignment="center",
                 color="white" if cm[i, j] > thresh else "black")

plt.tight_layout()
plt.ylabel('True label')
plt.xlabel('Predicted label')
plt.show()

请注意，上述代码中的 `y_true` 和 `y_pred` 是真实标签和预测标签的数据，`classes` 是类别的列表。您需要相应地修改这些变量以适应您的代码。

希望这可以帮助您解决问题！如果您有任何其他问题，请随时提问。

cannot import name 'plot_confusion_matrix' from 'sklearn.metrics' (D:\86155\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\__init__.py)

这个错误通常出现在使用了较老版本的 scikit-learn 库时。如果您使用的是 scikit-learn 版本低于 0.22，那么您需要更新到最新版本。您可以通过在命令行中输入以下命令来更新 scikit-learn：

如果您已经安装了最新版本的 scikit-learn，但仍然遇到此错误，请检查您的代码是否正确导入了所需的函数。您可以尝试使用以下代码导入 `plot_confusion_matrix` 函数：

如果问题仍然存在，请提供更多关于您的代码和环境的信息，以便我能够更好地帮助您解决问题。