y_true, probas_pred, pos_label=pos_label, sample_weight=sample_weight File "/project/root/miniconda3/envs/pt177/lib/python3.7/site-packages/sklearn/metrics/_ranking.py", line 731, in _binary_clf_curve raise ValueError("{0} format is not supported".format(y_type)) ValueError: unknown format is not supported
时间: 2023-12-23 19:05:40 浏览: 23
这个错误通常是因为 y_true 的格式不被支持所致。请确保 y_true 是一个二进制数组或稀疏矩阵,并且只包含 0 和 1。如果 y_true 是一个字符串或其他格式,请尝试将其转换为二进制数组或稀疏矩阵。你还可以尝试使用sklearn.preprocessing中的LabelBinarizer类对 y_true 进行二进制编码。如果问题仍然存在,请提供更多的代码和信息以便我可以更好地帮助你解决问题。
相关问题
AttributeError: module 'utils' has no attribute 'categorical_probas_to_classes'
这个错误是由于在模块 `utils` 中找不到 `categorical_probas_to_classes` 属性引起的。可能有几种原因导致这个问题发生:
1. 你可能没有正确导入 `categorical_probas_to_classes` 方法。请确保在文件开头使用 `from utils import categorical_probas_to_classes` 或 `import utils` 导入该方法。
2. 如果 `categorical_probas_to_classes` 是你自己编写的方法,那么请检查代码中是否有拼写错误或语法错误。确保在 `utils` 模块中定义了该方法,并且没有任何语法错误。
3. 如果你使用的是第三方库中的 `utils` 模块,并且该模块不包含 `categorical_probas_to_classes` 方法,那么请查阅该库的文档,确认正确的使用方法或可能的替代方法。
如果以上解决方法都不适用,可以提供更多关于你的代码和使用的库的信息,以便我能够更好地帮助你解决问题。
sklearn.metrics中precision_recall_curve
可以使用sklearn.metrics中的precision_recall_curve函数来计算precision-recall曲线。该函数的参数包括y_true(真实标签)、probas_pred(预测概率值)、pos_label(正类标签,默认为None)和sample_weight(样本权重,默认为None)\[1\]。该函数会返回precision(精确率)、recall(召回率)和thresholds(阈值)三个数组\[3\]。你可以通过导入precision_recall_curve函数并传入相应的参数来计算PR曲线\[3\]。例如,你可以使用以下代码计算PR曲线:
```python
from sklearn.metrics import precision_recall_curve
y_true = \[0, 0, 1, 1\]
y_score = \[0.1, 0.4, 0.35, 0.8\]
precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_true, y_score)
print(precision)
print(recall)
print(thresholds)
```
运行以上代码会输出precision、recall和thresholds的值\[3\]。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [python画PR曲线(precision-recall曲线)](https://blog.csdn.net/weixin_38314865/article/details/104512608)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [python计算PR曲线sklearn.metrics.precision_recall_curve](https://blog.csdn.net/weixin_38314865/article/details/107793043)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]