sklearn.metrics版本

scikit-learn（sklearn）是一个广泛使用的Python机器学习库，其`metrics`模块包含了一系列用于评估模型性能的工具和指标。这个模块提供了一系列函数，用于计算分类、回归、聚类等各种任务的评估标准，如准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）、F1分数、AUC-ROC曲线等。

`sklearn.metrics`的主要版本通常与scikit-learn的整体版本保持一致。例如，如果你正在使用的是scikit-learn 0.24.x版本，那么`sklearn.metrics`也应该是对应版本。随着新版本的发布，可能会添加新的功能、改进现有算法的性能，或者修复已知的问题。

要查看当前安装的scikit-learn版本以及`metrics`模块的相关文档，可以运行类似下面的命令：

import sklearn
print(sklearn.__version__)
from sklearn import metrics

然后访问官方文档（https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.metrics）获取最新的API信息和示例。

相关问题

sklearn.metrics

`sklearn.metrics`是scikit-learn库中的一个模块，用于评估和比较分类、回归和聚类算法的性能。该模块提供了许多常见的评估指标和函数，包括准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC等等。这些指标可以用于评估模型的预测能力和泛化能力，帮助我们选择最佳模型和调整模型参数。在机器学习模型的开发过程中，评估模型的性能是非常重要的一步，`sklearn.metrics`提供了便捷的工具来帮助我们完成这个任务。

sklearn.metrics.pairwise

sklearn.metrics.pairwise是scikit-learn库中的一个模块，用于计算两个数据集之间的相似度或距离。它提供了多种计算相似度或距离的方法，如欧几里得距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。这个模块可以用于聚类、分类、回归等机器学习任务中。