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我正在尝试使用 confusion_matrix函数如下:
tn, fp, fn, tp = confusion_matrix(y_true, y_predict).ravel()
y_true
和 y_predict
都是列表。当我返回它们的形状时,我得到:(71,)
。
但是,对于上述语句,我收到以下错误:
ValueError: too many values to unpack
我不确定是否是因为 (71,)
中的第二个(空)维度?如果这是这里的问题,我不确定如何删除它。
有什么想法吗?
谢谢。
最佳答案
只有在输出数量确定的情况下,才可以动态分配多个变量。如果将 confusion_matrix 的结果分配给单个变量,则可以在循环中检查其内容并有条件地分配内容:
返回=confusion_matrix(y_true, y_predict).ravel()
for var in returned:
#... do stuff with each item in the returned collection
您也可以检查它的长度,如果是 4,则可以照常进行:
if len(returned) == 4:
tn, fp, fn, tp = returned
关于python - fusion_matrix - 太多值无法解压,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49055410/
我正在尝试使用 confusion_matrix函数如下: tn, fp, fn, tp = confusion_matrix(y_true, y_predict).ravel() y_true 和
我正在尝试显示一个混淆矩阵,但我无法弄清楚为什么它拒绝以适当的方式显示。这是我的代码: import numpy as np import itertools from sklearn.metrics
假设我有以下两组类别和一个包含目标名称的变量: spam = ["blue", "white", "blue", "yellow", "red"] flagged = ["blue", "white"
我是一名优秀的程序员,十分优秀!