ImportError: cannot import name 'fl_score' from 'sklearn.metrics' 为什么升级到最新版本还是这样

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：

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 Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp/ipykernel_34052/2528588431.py in <module> ----> 1 from sklearn.metrics import multiclass_roc_auc_score ImportError: cannot import name 'multiclass_roc_auc_score' from 'sklearn.metrics' (D:\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\__init__.py)

如果您的 Scikit-learn 版本太旧，可能会出现 `ImportError` 无法导入 `multiclass_roc_auc_score` 函数的情况。如果您的 Scikit-learn 版本低于0.22，则无法使用 `multiclass_roc_auc_score` 函数。在这种情况下，您可以尝试更新 Scikit-learn 库，或者使用其他可用的指标来评估您的多类分类模型，例如 `accuracy_score()` 函数。

如果更新 Scikit-learn 库不是一个选项，您可以尝试使用 `roc_auc_score()` 函数来计算多类分类问题的 ROC AUC 分数。`roc_auc_score()` 函数可以处理多类分类问题，但需要将标签 `y_true` 转换为二进制编码形式，例如 one-hot 编码。以下是使用 `roc_auc_score()` 函数计算多类分类问题的 ROC AUC 分数的示例代码：

from sklearn.preprocessing import label_binarize
from sklearn.metrics import roc_auc_score

# 将真实标签转换为二进制编码形式
y_test_bin = label_binarize(y_test, classes=[0, 1, 2, ..., n_classes-1])

# 计算多类分类问题的 ROC AUC 分数
roc_auc = roc_auc_score(y_test_bin, y_score, average='weighted', multi_class='ovr')

# 打印 ROC AUC 分数
print('ROC AUC score:', roc_auc)

其中，`n_classes` 是您数据集中的类别数量，`multi_class` 参数指定了如何处理多类分类问题，可以设置为 `'ovr'`（一对多）或 `'ovo'`（一对一）。在这个示例代码中，我们使用 `'ovr'` 来计算多类分类问题的 ROC AUC 分数。