我正在开始编写我的第一个Python机器学习代码。然而，在计算我的多类别模型的召回率、精确率和F1分数时遇到了错误。

X = pd.read_excel(path, dtype=int)allarray = X.valuesX_data = allarray[:,0:-1]Y = allarray[:,-1]X_scaled = scaler.fit_transform(X_data)create_model = create_custom_model(n_features, n_classes, 8, 3)estimator = KerasClassifier(build_fn=create_model, epochs=100, batch_size=100, verbose=0)scores = cross_validate(estimator, X_scaled, Y, cv=10, scoring=('precision', 'recall', 'f1'), return_train_score=False)print(scores['precision'])print(scores['recall'])print(scores['f1'])

我遇到了这个错误：

ValueError: Target is multiclass but average='binary'. Please choose another average setting.

但是cross_validate没有average参数

回答：

问题在于精确率、召回率和F1分数的默认average设置仅适用于二分类任务。

你应该做的就是将cross_validate中的scoring=('precision', 'recall', 'f1')参数替换为类似于

scoring=('precision_macro', 'recall_macro', 'f1_macro')

每个指标都有多个后缀选项 – macro、micro、weighted等。请参阅文档、示例以及其中的评分链接。