ImportError: cannot import name 'plot_confusion_matrix' from 'sklearn.metrics'

这个错误通常是因为您的Scikit-learn版本太低导致的。`plot_confusion_matrix`是Scikit-learn的比较新的一个函数，只有在Scikit-learn 0.22版本及以上才能使用。

您需要更新Scikit-learn到最新版本，可以使用以下命令：

pip install -U scikit-learn

如果您已经安装了最新版本的Scikit-learn但仍然遇到此错误，请检查您的代码中是否有其他导入Scikit-learn的部分旧版本的函数或类。

相关问题

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。

ImportError: cannot import name 'plot_precision_recall_curve' from 'sklearn.metrics' 怎么办

这个错误通常是由于Scikit-learn版本过低导致的。您可以尝试更新Scikit-learn版本来解决此问题。您可以使用以下命令更新Scikit-learn版本：

pip install -U scikit-learn

如果您使用的是conda环境，则可以使用以下命令更新Scikit-learn版本：

conda update scikit-learn

如果更新Scikit-learn版本无效，则可能需要考虑使用其他工具包或方法来绘制精确度召回曲线。