我试图使用metrics.average_precision_score来计算我的sklearn KNN模型的平均精度，我的代码如下：

average_precision = metrics.average_precision_score(y_test.values, np.array(y_pre.tolist))

但我得到了这个错误：

...File "C:\My software\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\metrics\_ranking.py", line 211, in average_precision_score    "y_true." % pos_label)ValueError: pos_label=1 is invalid. Set it to a label in y_true.

为了检查我的y_test和y_pre，我使用了以下代码：

print(type(y_test))print(type(y_test.values))print(type(y_pre))print(y_test.values)print(y_pre)

我得到了以下结果：

<class 'pandas.core.series.Series'><class 'numpy.ndarray'><class 'numpy.ndarray'>[3 3 3 3 3 2 3 3 3 2 2 3 3 2 3 3 3 2 3 2 3 3 3 2 3 2 3 3 3 3 3 2 2 3 2 3 3 3 3 2 3 2 3 3 2 3 3 3 2 3 3 3 3 2 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 2 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 2 3 2 3 3 2 2 3 2 3 2 2 3 2 3 3][3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3]

我不知道为什么这不起作用，请帮帮我，谢谢。

回答：

将y_test.values和y_pre中的标签映射到0和1，而不是3和2。

请记住：1必须是正标签。