precision recall f1-score support 0 0.90 0.91 0.91 10762 1 0.85 0.91 0.88 9339 2 0.85 0.42 0.56 1628 micro avg 0.87 0.87 0.87 21729 macro avg 0.87 0.75 0.78 21729 weighted avg 0.87 0.87 0.87 21729 samples avg 0.87 0.87 0.87 21729 precision recall f1-score support 0 0.91 0.92 0.91 10762 1 0.85 0.93 0.89 9339 2 0.88 0.45 0.59 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.88 0.76 0.80 21729 weighted avg 0.89 0.88 0.88 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729是reportsreports_dict = [] for report in reports: lines = report.strip().split('\n') classifier_name = lines[0].strip() data = {} for line in lines[2:]: category, precision, recall, f1_score, support = line.strip().split()中for line in lines[2:]: category, precision, recall, f1_score, support = line.strip().split()出现too many values to unpack (expected 5)的错误怎么解决

这个错误可能是因为在执行split()函数时，返回的结果不是5个值，而是多于或少于5个值，导致无法将结果分配给5个变量。建议检查代码中的数据，确保每行只包含5个值，并且没有额外的空格或分隔符。另外，建议在for循环中添加try-except语句，以捕获任何可能出现的异常，并打印出错误信息，以便更好地定位问题。例如：

for line in lines[2:]:
    try:
        category, precision, recall, f1_score, support = line.strip().split()
        # 处理数据
    except ValueError as e:
        print(f"Error: {e} on line {line}")

这样就能在出现异常时打印出错误信息，方便排查问题。