recall = recall(res, gt) TypeError: 'float' object is not callable
时间: 2024-05-23 13:08:34 浏览: 14
这个错误提示意味着你在使用一个浮点数作为函数名进行调用,而实际上浮点数是不能作为函数名的。可能原因是你在定义一个变量时,使用了与某个函数相同的变量名,并且在后续代码中尝试以该变量名作为函数名进行调用,导致出现了这个错误。你需要检查一下代码,确认一下是否存在类似的错误,并将变量名和函数名分别区分开来。
如果您需要关于“recall = recall(res, gt)”这一行的进一步解释,请提供更多上下文或者具体代码,我会尽力帮助您解答。
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Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject1\main.py", line 298, in <module> fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test, y_prob, pos_label=None, average='macro') TypeError: roc_curve() got an unexpected keyword argument 'average'
这个错误是因为你使用的sklearn版本较旧,不支持average参数。你可以考虑将sklearn更新到最新版本,或者使用旧版本中的其他多类别分类指标来计算模型性能,比如使用accuracy_score、precision_score、recall_score和f1_score等指标。以下是使用旧版本sklearn中这些指标计算模型性能的代码示例:
```
# 将字符标签转换为数值标签
le = LabelEncoder()
y = le.fit_transform(y)
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 构建多分类模型
model = RandomForestClassifier(n_estimators=1, max_depth=5, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上预测每个标签的概率
y_prob = model.predict_proba(X_test)
# 计算模型性能
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
precision = precision_score(y_test, y_pred, average='macro')
recall = recall_score(y_test, y_pred, average='macro')
f1 = f1_score(y_test, y_pred, average='macro')
# 输出模型性能
print("Accuracy:", accuracy)
print("Precision:", precision)
print("Recall:", recall)
print("F1 Score:", f1)
```
注意,这里使用了average='macro'参数来计算宏平均的精度、召回率和F1值,因为这些指标不支持多类别数据。
TypeError: calculate_recall() missing 1 required positional argument: 'class_index'
TypeError: calculate_recall() missing 1 required positional argument: 'class_index' 是一个类型错误,它表示在调用 calculate_recall() 函数时缺少了一个必需的位置参数 'class_index'。这意味着在调用该函数时,没有提供所需的参数 'class_index'。
为了解决这个错误,您需要在调用 calculate_recall() 函数时提供正确的参数。请确保在调用函数时传递了所有必需的参数,并且参数的顺序和类型与函数定义中的要求相匹配。