Scikit learn 使用sklearn时的精度和召回错误_Scikit Learn_Precision Recall

Scikit learn 使用sklearn时的精度和召回错误

scikit-learn

Scikit learn 使用sklearn时的精度和召回错误,scikit-learn,precision-recall,Scikit Learn,Precision Recall,我正在使用sklearn precision和recall获得这些分数。我说值错误时出错。谁能告诉我哪里做错了我的y_测试如下 443 positive 3615 positive 2030 negative 2993 positive 2870 positive 2907 negative 2215 positive ['positive' 'positive' 'positive' ..., 'positive' 'positive' 'pos

我正在使用sklearn precision和recall获得这些分数。我说值错误时出错。谁能告诉我哪里做错了

我的y_测试如下

443     positive
3615    positive
2030    negative
2993    positive
2870    positive
2907    negative
2215    positive

['positive' 'positive' 'positive' ..., 'positive' 'positive' 'positive']

我的预测如下

443     positive
3615    positive
2030    negative
2993    positive
2870    positive
2907    negative
2215    positive

['positive' 'positive' 'positive' ..., 'positive' 'positive' 'positive']

代码：

错误：

ValueError: pos_label=None is not a valid label: array(['negative', 'positive'], 
      dtype='<U8')

ValueError:pos_label=None不是有效的标签：数组（['negative'，'positive']），
dtype='精度定义为真阳性与总预测阳性的比率
precision = tp / (tp + fp)

现在，在您的情况下，程序不知道哪个标签将被视为正类。因此，您需要自己定义它。请执行以下操作：
precision_score(y_test, pred, pos_label='positive')

此外，您显示的错误：pos\u label=None不是有效的标签
表明您可能拥有较旧版本的scikit。较新版本应引发此错误（如果未指定pos\u label
）：
所以我建议你升级到最新版本