TypeError: f1_score() got an unexpected keyword argument 'average'

Question

我正在使用 f1_score sklearn 函数提取 F1_macro 值。

我为我的 Keras 网络做的，这是代码：

Y_dev_pred = self.model.predict([self.dev[0], self.dev[1]], batch_size=self.BatchSize, verbose=0)
Y_dev_pred = np.argmax(Y_dev_pred, axis=1)
self.Y_dev = np.argmax(self.dev[2], axis=1)
print('####### ', self.Y_dev.shape, ' ', Y_dev_pred.shape)
print(self.Y_dev, ' ### ', Y_dev_pred)
print(f1_score(self.Y_dev, Y_dev_pred, average='macro'))

输出：

#######  (19647,)   (19647,)
[1 0 0 ... 2 0 2]  ###  [0 0 0 ... 2 1 0]

Traceback (most recent call last):
  File "main.py", line 185, in <module>
    deep.run_model(reTrain=True)
  File ".../models/DL.py", line 477, in run_model
    self.evaluate_on_test()
  File ".../models/DL.py", line 448, in evaluate_on_test
    print(f1_score(self.Y_dev, Y_dev_pred, average='macro'))
TypeError: f1_score() got an unexpected keyword argument 'average'

有什么问题，我是不是遗漏了什么？

Answer 1

检查您的 y_true 标签或 y_predicted 标签是否只有两个类？检查每个中的唯一值。如果任何变量只有两个类，average 宏仅适用于多类，它会抛出这样的错误！是的，检查你的 sklearn 版本，

Answer 2

当我在我的代码中还有另一个名为 f1_score 的函数时，我遇到了这个错误。

Answer 3

我的 scikit 学习是 Name: scikit-learn Version: 0.24.2 我仍然遇到这个问题。我的问题是 multi-class 而不是二进制。如果我删除平均值，我会收到此错误 Target is multiclass but average='binary'. Please choose another average setting, one of [None, 'micro', 'macro', 'weighted'].

TypeError: f1_score() got an unexpected keyword argument 'average'

TypeError: f1_score() got an unexpected keyword argument 'average'

python

measure

python-3.x

scikit-learn

keras