ImportError: cannot import name 'confusion_matrix' from 'sklearn' (D:\ananconda\envs\unet\lib\site-packages\sklearn\__init__.py)
时间: 2024-05-02 13:15:40 浏览: 14
这个错误通常是由于你使用的sklearn版本与代码不兼容所引起的。在sklearn 0.22及以前的版本中,没有名为confusion_matrix的函数,而在之后的版本中才添加了该函数。因此,如果你的sklearn版本过旧,就会出现无法导入该函数的错误。
解决方法是更新sklearn到最新版本或者安装0.22及以后的版本,或者直接使用以下代码导入混淆矩阵函数:
from sklearn.metrics import confusion_matrix
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ImportError: cannot import name 'plot_confusion_matrix' from 'sklearn.metrics'怎么解决
这个错误可能是因为你的 scikit-learn 版本过低,没有包含 plot_confusion_matrix 函数。你可以尝试更新 scikit-learn 到最新版本,或者使用以下代码导入 plot_confusion_matrix 函数:
```
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def plot_confusion_matrix(cm, classes, normalize=False, title='Confusion matrix', cmap=plt.cm.Blues):
if normalize:
cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]
print("Normalized confusion matrix")
else:
print('Confusion matrix, without normalization')
print(cm)
plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap)
plt.title(title)
plt.colorbar()
tick_marks = np.arange(len(classes))
plt.xticks(tick_marks, classes, rotation=45)
plt.yticks(tick_marks, classes)
fmt = '.2f' if normalize else 'd'
thresh = cm.max() / 2.
for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])):
plt.text(j, i, format(cm[i, j], fmt),
horizontalalignment="center",
color="white" if cm[i, j] > thresh else "black")
plt.tight_layout()
plt.ylabel('True label')
plt.xlabel('Predicted label')
plt.show()
```
这段代码实现了与 scikit-learn 中的 plot_confusion_matrix 函数相同的功能,你可以在需要使用该函数时调用它。
ImportError: cannot import name 'plot_confusion_matrix' from 'sklearn.metrics'
这个错误是因为您的 Scikit-learn 版本不支持 `plot_confusion_matrix` 函数。这个函数是在 Scikit-learn 0.22 版本中引入的,如果您的版本低于 0.22,那么您需要升级 Scikit-learn 或者使用其他方法来绘制混淆矩阵。
如果您想升级 Scikit-learn,可以使用以下命令:
```
pip install --upgrade scikit-learn
```
如果您无法升级 Scikit-learn,可以考虑使用其他方法来绘制混淆矩阵,例如使用 Matplotlib 包手动绘制。