ImportError: cannot import name 'fl_score' from 'sklearn.metrics' 为什么升级到最新版本还是这样
时间: 2023-10-08 15:08:55 浏览: 132
这个错误可能是因为您的代码中使用了 `fl_score` 函数,但是它在最新版本的 `sklearn.metrics` 中已经被删除或重命名了。您可以尝试查看您的代码并将其替换为最新版本中的相关函数。
另外,您可以尝试卸载旧版本的 `scikit-learn`,然后重新安装最新版本。您可以使用以下命令来卸载旧版本的 `scikit-learn`:
```
pip uninstall scikit-learn
```
然后,您可以使用以下命令来安装最新版本的 `scikit-learn`:
```
pip install scikit-learn
```
如果您使用的是 Anaconda,则可以使用以下命令来升级 `scikit-learn`:
```
conda update scikit-learn
```
希望这可以帮助您解决问题。
相关问题
ImportError: cannot import name 'specificity_score' from 'sklearn.metrics'
这个错误通常意味着你的 `scikit-learn` 版本过低,不支持 `specificity_score` 函数。你可以尝试更新 `scikit-learn` 至最新版本,方法如下:
```python
pip install -U scikit-learn
```
如果你已经安装了最新的 `scikit-learn` 版本,但仍然遇到这个问题,可以考虑使用其他替代函数实现相同的目的。例如,你可以使用 `confusion_matrix` 函数计算混淆矩阵,然后从中计算特异性指标。
ImportError: cannot import name 'plot_confusion_matrix' from 'sklearn.metrics'怎么解决
这个错误可能是因为你的 scikit-learn 版本过低,没有包含 plot_confusion_matrix 函数。你可以尝试更新 scikit-learn 到最新版本,或者使用以下代码导入 plot_confusion_matrix 函数:
```
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def plot_confusion_matrix(cm, classes, normalize=False, title='Confusion matrix', cmap=plt.cm.Blues):
if normalize:
cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]
print("Normalized confusion matrix")
else:
print('Confusion matrix, without normalization')
print(cm)
plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap)
plt.title(title)
plt.colorbar()
tick_marks = np.arange(len(classes))
plt.xticks(tick_marks, classes, rotation=45)
plt.yticks(tick_marks, classes)
fmt = '.2f' if normalize else 'd'
thresh = cm.max() / 2.
for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])):
plt.text(j, i, format(cm[i, j], fmt),
horizontalalignment="center",
color="white" if cm[i, j] > thresh else "black")
plt.tight_layout()
plt.ylabel('True label')
plt.xlabel('Predicted label')
plt.show()
```
这段代码实现了与 scikit-learn 中的 plot_confusion_matrix 函数相同的功能,你可以在需要使用该函数时调用它。