安装了scikit-learn 但 confusion_matrix标红
时间: 2023-10-01 09:03:19 浏览: 39
出现标红的情况通常是因为你的编辑器或IDE没有正确地识别`confusion_matrix`函数。这可能是因为你没有正确地导入`confusion_matrix`函数或者你的编辑器或IDE没有正确地识别导入的库。
你可以尝试在代码中添加以下导入语句:
```
from sklearn.metrics import confusion_matrix
```
如果你已经正确地导入了`confusion_matrix`函数,那么你可以尝试重新启动你的编辑器或IDE。如果问题仍然存在,你可以尝试更新你的scikit-learn库。
相关问题
from sklearn.metrics import confusion_matrix中的 confusion_matrix标红解决办法,已成功安装scikit-learn
如果您已经成功地安装了 scikit-learn,并且在导入 confusion_matrix 时出现了标红,可能是因为您的代码编辑器没有正确地识别该函数名。
您可以尝试重新启动您的代码编辑器,并检查是否已正确导入 scikit-learn 库。如果问题仍然存在,您可以尝试使用以下代码导入 confusion_matrix:
```python
from sklearn.metrics import confusion_matrix as cm
```
这将允许您将该函数重命名为“cm”,并在代码中使用“cm”代替“confusion_matrix”。
anconda卸载并重新安装scikit-learn,或者检查环境变量和依赖项是否正确设置。
好的,下面是卸载并重新安装scikit-learn的步骤:
1. 打开Anaconda Prompt(如果您使用的是Windows系统),输入以下命令卸载scikit-learn:
```
conda remove scikit-learn
```
2. 然后,重新安装scikit-learn:
```
conda install scikit-learn
```
或者
```
pip install scikit-learn
```
如果您使用的是conda,最好使用conda安装,因为这样可以避免与其他依赖项的冲突。
3. 等待安装完成后,重新启动Jupyter Notebook或Python解释器,并尝试导入`plot_confusion_matrix`函数。
如果仍然遇到问题,您可以检查环境变量和依赖项是否正确设置。您可以查看scikit-learn的官方文档,获取更多的帮助和信息。