使用top_k_accuracy_score函数时ValueError: input contains NaN

您在使用top_k_accuracy_score函数时遇到了一个ValueError，这个错误通常表示输入数据中包含了NaN（Not a Number）值。NaN值通常出现在缺失数据或无效数据的情况下。

要解决这个问题，您可以考虑以下几种方法：
1. 检查您的输入数据，确保没有缺失值或无效数据。您可以使用pandas库的isna()函数或numpy库的isnan()函数来检查NaN值。
2. 如果您发现了NaN值，可以选择删除这些包含NaN值的样本或者使用其他合适的方法进行处理，例如填充缺失值或进行插值。
3. 如果您认为NaN值是合理的结果，您可以尝试设置top_k_accuracy_score函数的参数ignore_nan为True，以忽略NaN值并计算其他样本的准确率。

希望这些方法可以帮助您解决问题！如果您有任何进一步的问题，请随时提问。

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y_pred = cnn.predict(X_test) np.savetxt("cnn.txt", y_pred) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)代码跑到这里就提示错误：ValueError: Input y_true contains NaN.

这个错误通常表示测试集中包含缺失值（NaN），而 `accuracy_score` 方法不支持缺失值。

您可以使用 Pandas 库中的 `dropna` 函数将含有缺失值的数据行删除，如下所示：

import pandas as pd
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 假设 y_test 是一个 Pandas DataFrame，包含了测试集标签数据
y_test = pd.DataFrame(y_test)
# 删除含有缺失值的行
y_test = y_test.dropna()

# 假设 y_pred 是通过模型预测的标签数据
# 使用同样的索引过滤 y_pred
y_pred = pd.DataFrame(y_pred, index=y_test.index)
# 删除含有缺失值的行
y_pred = y_pred.dropna()

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

如果您使用的是 NumPy 数组，可以使用 `numpy.isnan` 函数检查是否存在缺失值，并使用 `numpy.logical_not` 函数返回不包含缺失值的索引，如下所示：

import numpy as np
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 假设 y_test 和 y_pred 是 NumPy 数组，包含了测试集标签数据和预测数据
# 检查是否有缺失值
mask = np.logical_or(np.isnan(y_test), np.isnan(y_pred))
# 返回非缺失值的索引
not_nan_idx = np.logical_not(mask).flatten()
# 使用索引获取不包含缺失值的标签数据和预测数据
y_test = y_test[not_nan_idx]
y_pred = y_pred[not_nan_idx]

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

这样，您就可以删除含有缺失值的行或过滤掉缺失值，避免出现 `ValueError: Input y_true contains NaN` 的错误。

raise ValueError( ValueError: For evaluating multiple scores, use sklearn.model_selection.cross_validate instead. ['accuracy', 'adjusted_mutual_info_score', 'adjusted_rand_score', 'average_precision', 'balanced_accuracy', 'completeness_score', 'explained_variance', 'f1', 'f1_macro', 'f1_micro', 'f1_samples', 'f1_weighted', 'fowlkes_mallows_score', 'homogeneity_score', 'jaccard', 'jaccard_macro', 'jaccard_micro', 'jaccard_samples', 'jaccard_weighted', 'matthews_corrcoef', 'max_error', 'mutual_info_score', 'neg_brier_score', 'neg_log_loss', 'neg_mean_absolute_error', 'neg_mean_absolute_percentage_error', 'neg_mean_gamma_deviance', 'neg_mean_poisson_deviance', 'neg_mean_squared_error', 'neg_mean_squared_log_error', 'neg_median_absolute_error', 'neg_negative_likelihood_ratio', 'neg_root_mean_squared_error', 'normalized_mutual_info_score', 'positive_likelihood_ratio', 'precision', 'precision_macro', 'precision_micro', 'precision_samples', 'precision_weighted', 'r2', 'rand_score', 'recall', 'recall_macro', 'recall_micro', 'recall_samples', 'recall_weighted', 'roc_auc', 'roc_auc_ovo', 'roc_auc_ovo_weighted', 'roc_auc_ovr', 'roc_auc_ovr_weighted', 'top_k_accuracy', 'v_measure_score'] was passed.

这个错误是因为你在调用某个函数时传入了多个评估指标，而该函数不支持同时对多个指标进行评估。建议使用 sklearn.model_selection.cross_validate 函数来对多个指标进行评估。你可以将评估指标作为参数传递给该函数。例如：

from sklearn.model_selection import cross_validate
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import make_classification

X, y = make_classification(random_state=0)
clf = LogisticRegression(random_state=0)

scoring = ['accuracy', 'precision_macro', 'recall_macro']
scores = cross_validate(clf, X, y, scoring=scoring)

这样就可以同时对 accuracy、precision_macro 和 recall_macro 三个指标进行评估了。