cannot import name 'plot_roc_curve' from 'sklearn.metrics' (D:\python\Lib\site-packages\sklearn\metrics\__init__.py)

时间: 2023-08-18 14:09:06 浏览: 590
问题: 无法从'sklearn.metrics'中导入'plot_roc_curve'这个函数。 回答: 这个错误通常是由于sklearn版本较低导致的。在较早的sklearn版本中,'plot_roc_curve'函数是不可用的。要解决这个问题,您需要确保您的sklearn版本是0.21及以上的。您可以通过导入sklearn并打印其版本来检查当前的sklearn版本: import sklearn print(sklearn.__version__) 如果版本较低,您可以尝试更新sklearn。如果您使用的是conda虚拟环境,请使用以下命令更新sklearn: conda update scikit-learn 如果您使用的是pip,请使用以下命令更新sklearn: pip install --upgrade scikit-learn [3 通过更新sklearn,您应该能够成功导入'plot_roc_curve'函数。
相关问题

cannot import name 'plot_roc_curve' from 'sklearn.metrics' (E:\anaconda\Lib\site-packages\sklearn\metrics\__init__.py)

根据提供的引用内容,出现这个错误的原因可能是由于sklearn库版本太低或者sklearn库没有正确安装。以下是两种解决方法: 1. 更新或重新安装sklearn库[^1]: - 首先,卸载已安装的sklearn库和scikit-learn库: ```shell pip uninstall sklearn pip uninstall scikit-learn ``` - 然后,重新安装sklearn库: ```shell pip install sklearn ``` 2. 将_distance_metric.py文件从sklearn.neighbors文件夹复制到sklearn.metrics文件夹中: - 找到_distance_metric.py文件,位于..\site-packages\sklearn\neighbors文件夹中。 - 复制_distance_metric.py文件到..\site-packages\sklearn\metrics文件夹中。

ImportError: cannot import name 'plot_roc_curve' from 'sklearn.metrics' (D:\python\Lib\site-packages\sklearn\metrics\__init__.py)

这个错误通常是由于sklearn版本不兼容或者缺少相关模块导致的。首先,你可以尝试更新sklearn库到最新版本,使用以下命令: ``` pip install -U scikit-learn ``` 如果更新后仍然出现该错误,可能是因为你的sklearn版本与其他依赖库不兼容。你可以尝试卸载sklearn并重新安装特定版本的sklearn,使用以下命令: ``` pip uninstall scikit-learn pip install scikit-learn==<version> ``` 其中`<version>`是你想要安装的sklearn版本号。你可以查看sklearn官方文档或者使用`pip search scikit-learn`命令来获取可用的版本号。

相关推荐

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[20], line 1 ----> 1 fpr, tpr, _ = metrics.roc_curve(test_y, y_pre) 2 plt.plot(fpr, tpr) File D:\anaconda\envs\zuoye\lib\site-packages\sklearn\metrics\_ranking.py:992, in roc_curve(y_true, y_score, pos_label, sample_weight, drop_intermediate) 904 def roc_curve( 905 y_true, y_score, *, pos_label=None, sample_weight=None, drop_intermediate=True 906 ): 907 """Compute Receiver operating characteristic (ROC). 908 909 Note: this implementation is restricted to the binary classification task. (...) 990 array([1.8 , 0.8 , 0.4 , 0.35, 0.1 ]) 991 """ --> 992 fps, tps, thresholds = _binary_clf_curve( 993 y_true, y_score, pos_label=pos_label, sample_weight=sample_weight 994 ) 996 # Attempt to drop thresholds corresponding to points in between and 997 # collinear with other points. These are always suboptimal and do not 998 # appear on a plotted ROC curve (and thus do not affect the AUC). (...) 1003 # but does not drop more complicated cases like fps = [1, 3, 7], 1004 # tps = [1, 2, 4]; there is no harm in keeping too many thresholds. 1005 if drop_intermediate and len(fps) > 2: File D:\anaconda\envs\zuoye\lib\site-packages\sklearn\metrics\_ranking.py:749, in _binary_clf_curve(y_true, y_score, pos_label, sample_weight) 747 y_type = type_of_target(y_true, input_name="y_true") 748 if not (y_type == "binary" or (y_type == "multiclass" and pos_label is not None)): --> 749 raise ValueError("{0} format is not supported".format(y_type)) 751 check_consistent_length(y_true, y_score, sample_weight) 752 y_true = column_or_1d(y_true) ValueError: multiclass format is not supported

最新推荐

recommend-type

华为OD机试D卷 - 用连续自然数之和来表达整数 - 免费看解析和代码.html

私信博主免费获取真题解析以及代码
recommend-type

Screenshot_2024-05-10-20-21-01-857_com.chaoxing.mobile.jpg

Screenshot_2024-05-10-20-21-01-857_com.chaoxing.mobile.jpg
recommend-type

数字图像处理|Matlab-频域增强实验-彩色图像的频域滤波.zip

数字图像处理|Matlab-频域增强实验-彩色图像的频域滤波.zip
recommend-type

2024-2030中国定向转向膜市场现状研究分析与发展前景预测报告.docx

2024-2030中国定向转向膜市场现状研究分析与发展前景预测报告
recommend-type

开源工时填报管理系统安装包

开源工时填报管理系统安装包
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

spring添加xml配置文件

1. 创建一个新的Spring配置文件,例如"applicationContext.xml"。 2. 在文件头部添加XML命名空间和schema定义,如下所示: ``` <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。