metrics报错TypeError: 'module' object is not callable
时间: 2023-08-14 10:12:44 浏览: 48
这个错误通常意味着你正在尝试调用一个不可调用的模块。在Python中,模块是一个包含可供调用的函数、类和变量的文件。要解决这个问题,你需要检查你的代码中是否有一个模块名被错误地当作了函数来调用。
例如,假设你导入了一个名为`metrics`的模块,并且尝试调用它作为一个函数,就会出现这个错误。正确的做法应该是使用模块中的函数或类来执行特定的操作。
请确保你正确导入了所需的模块,并在调用其函数或类时使用正确的语法。如果问题仍然存在,请提供更多的代码细节,以便我可以给出更具体的解决建议。
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TypeError: 'AccuracyScore' object is not callable
TypeError: 'AccuracyScore' object is not callable通常是由于在代码中将对象当作函数来调用而引起的。这通常发生在使用类的实例时,而不是使用类的方法时。例如,如果我们有一个名为AccuracyScore的类,并且我们创建了一个名为score的实例,则在尝试调用score()时,就会出现TypeError: 'AccuracyScore' object is not callable错误。
以下是一个例子,演示了如何在Python中使用AccuracyScore类,并避免TypeError: 'AccuracyScore' object is not callable错误:
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 创建一个AccuracyScore类的实例
score = accuracy_score(y_true, y_pred)
# 调用AccuracyScore类的方法,而不是将其当作函数来调用
accuracy = score.score(y_true, y_pred)
print(accuracy)
```
roc_auc = auc(fpr, tpr) TypeError: 'numpy.float64' object is not callable
这错误提示表明在代码中尝试调用了一个numpy.float64类型的对象,而这个对象不是可调用的函数。通常这种错误是由于变量名和函数名重复导致的。在这个问题中,可能是在之前的代码中已经定义了一个名为“auc”的变量,导致在调用“auc(fpr, tpr)”时出现了错误。解决方法是更改变量名或者使用完整的函数名“metrics.auc”来调用函数。例如:roc_auc = metrics.auc(fpr, tpr)。