运行y_true=y_test y_pred=dtc.predict(x_test) print(classification_report(y_true,y_pred)) print('在测试集上的准确率:%.2f'% accuracy_score(y_true,y_pred))后有unhashable type: 'list'的报错
时间: 2024-03-03 10:47:06 浏览: 22
这个错误通常是由于y_test或y_pred中包含了不可哈希的类型(如列表)引起的。你可以尝试将y_test和y_pred转换为可哈希的类型,例如将列表转换为元组,或者使用numpy数组来代替列表。具体的转换方法可以参考以下示例代码:
```
# 将列表转换为元组
y_true = tuple(y_test)
y_pred = tuple(dtc.predict(x_test))
# 或者使用numpy数组
import numpy as np
y_true = np.array(y_test)
y_pred = np.array(dtc.predict(x_test))
```
转换后再运行classification_report和accuracy_score函数就不会出现unhashable type: 'list'的错误了。
相关问题
y_pred = cnn.predict_classes(X_test)
在使用 Keras 深度学习框架中,`predict_classes` 方法已经被弃用,推荐使用 `predict` 方法并使用 `numpy.argmax` 函数获取预测结果。
您可以将 `predict_classes` 方法替换为 `predict` 方法,并使用以下代码获取预测结果:
```
y_pred = np.argmax(cnn.predict(X_test), axis=-1)
```
其中,`np.argmax` 函数返回数组中最大值的索引,`axis=-1` 表示在最后一个轴上执行操作。这样,`y_pred` 将会是一个一维数组,包含每个测试样本的预测类别。
y_pred = model.predict(X_test)
这段代码是在测试数据集(X_test)上使用训练好的决策树分类器模型(model)进行预测。具体来说,使用predict()方法对测试数据集进行预测,并将预测结果存储在变量y_pred中。y_pred是一个数组,其中包含测试数据集中每个样本的预测标签。通过比较y_pred和测试数据集的真实标签,可以评估模型的准确性和性能。
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