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scikit-learn报”ValueError: The parameter metric must be one of {metrics}, but got ‘{metric}’ “的原因以及解决办法

  • Post category:Python

scikit-learn是Python中最常用的机器学习库之一。在使用scikit-learn进行机器学习算法建模时，有时会出现“ValueError: The parameter metric must be one of {metrics}, but got ‘{metric}’ ”的报错。

这个错误的原因是scikit-learn中提供的评估指标函数，比如准确率（accuracy）、召回率（recall）、F1值（F1-score）等都属于metrics模块，如果在使用算法时调用了不存在的评估指标，就会出现这个错误。

解决这个问题的办法有两种：

1.使用正确的评估指标

可以查看scikit-learn文档中提供的评估指标名称列表，确认使用的评估指标是否存在。如果不存在，就需要选择其他的评估指标，或者自己编写一个评估指标函数。

比如，如果要在实现支持向量机算法的时候使用F2-score作为评估指标，那么就需要在SVC函数中使用正确的参数值：

from sklearn.metrics import fbeta_score, make_scorer
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 定义F2-score指标
f2_scorer = make_scorer(fbeta_score, beta=2)

# 定义SVM参数
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10, 100], 'gamma': [0.1, 1, 10, 100], 'kernel': ['rbf', 'linear']}

# 使用GridSearchCV进行网格搜索，使用F2-score作为评估指标
grid = GridSearchCV(SVC(), param_grid, cv=5, scoring=f2_scorer)
grid.fit(X_train, y_train)

# 输出最佳模型参数和F2-score
print("Best parameters: {}".format(grid.best_params_))
print("Best F2-score on train set: {:.3f}".format(grid.best_score_))

2.导入正确的模块

在使用scikit-learn的算法和评估指标时，需要导入正确的模块。如果没有导入相应的模块，在使用时会出现错误。

比如，如果要使用SVM算法，并且使用准确率作为评估指标，那么就需要导入SVC函数和accuracy_score函数：

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

model = SVC(kernel='linear', C=0.1)

model.fit(X_train, y_train)

y_pred = model.predict(X_test)

score = accuracy_score(y_pred, y_test)

print("Accuracy score: {:.3f}".format(score))

通过正确的导入模块和使用正确的评估指标，可以解决使用scikit-learn时出现的”ValueError: The parameter metric must be one of {metrics}, but got ‘{metric}’ “的问题。

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