关于#ar#的问题：我创建了一个模型但收到如下错误ImportError cannot import name plot confusion matrix rom sklearn metrics

我创建了一个模型但收到如下错误
ImportError cannot import name plot confusion matrix rom sklearn metrics

根据网上的方法我将Confusin matrix plot更改为 ConfusinMatrixDisplay 但得到了下面的错误

TypeError ConfusionMatrixDisplay init takes 2 positional arguments but 4 were given

第一个是导入名称错误
第二个是参数不匹配

以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

对于无法从sklearn.metrics模块导入plot_confusion_matrix的问题，你可以尝试以下解决方案：

首先，确保你的sklearn版本是最新的。可以使用以下命令升级sklearn：

!pip install -U scikit-learn

然后，尝试使用from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix来导入plot_confusion_matrix函数。

如果升级sklearn后仍然无法导入plot_confusion_matrix函数，你可以参考以下步骤手动绘制混淆矩阵：

导入必要的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

计算混淆矩阵：

from sklearn.metrics import confusion_matrix
y_true = # 真实标签
y_pred = # 预测标签
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

绘制混淆矩阵：

fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.Blues)
ax.figure.colorbar(im, ax=ax)
classes = # 标签的类别
ax.set(xticks=np.arange(cm.shape[1]),
       yticks=np.arange(cm.shape[0]),
       xticklabels=classes, yticklabels=classes,
       title='Confusion Matrix',
       ylabel='True label',
       xlabel='Predicted label')

thresh = cm.max() / 2.
for i in range(cm.shape[0]):
    for j in range(cm.shape[1]):
        ax.text(j, i, format(cm[i, j], 'd'),
                ha="center", va="center",
                color="white" if cm[i, j] > thresh else "black")

fig.tight_layout()
plt.show()

如果你尝试以上解决方案后仍然遇到问题，可能是由于不兼容的版本或其他问题导致的。此时，你可以尝试在网上搜索其他解决方案或在sklearn的官方文档中查找更多信息。

版本有问题，pypi查一下需要哪个版本安装一下

参考 https://scikit-learn.org/1.1/modules/generated/sklearn.metrics.plot_confusion_matrix.html

报这个错ImportError cannot import name plot confusion matrix rom sklearn metrics原因以及解决方法
可以参考下

记录各种导入包/模块出错的解决_cannot import name 'plot_confusion_matrix' from 's_Mic_Mickey的博客-CSDN博客写个目录sklearn无法导入plot_confusion_matrixsklearn无法导入plot_confusion_matrix这个模块貌似需要scikit-learn 0.22以上的版本才行。先用anaconda更新了一下→在anaconda prompt中conda update scikit-learn但是还是未能导入成功，这才想到去查看一下scikit-learn的版本# 查看sklearn版本import sklearnprint("Sklearn version i_cannot import name 'plot_confusion_matrix' from 'sklearn.metrics

https://blog.csdn.net/Mic_Mickey/article/details/116146901

TypeError ConfusionMatrixDisplay init takes 2 positional arguments but 4 were given这个错误是常见的参数个数的错误，意思是在初始化 ConfusionMatrixDisplay 时传递了过多的参数。根据错误消息，传递了 4 个位置参数，但 ConfusionMatrix display 只接受 2 个位置参数。
检查代码并确保正确传递了所需的参数。

升级一下版本试试

版本更新后，api修改了

GPT4:
看起来你在试图从 sklearn.metrics 中导入 plot_confusion_matrix，但是报错提示没有这个函数。在 sklearn 的新版本中（从 0.22 版本开始），plot_confusion_matrix 已经存在于 sklearn.metrics 模块。可能你使用的 sklearn 版本比较老，这个函数还不存在。
你尝试使用 ConfusionMatrixDisplay 作为替代，但是又遇到了另一个问题。ConfusionMatrixDisplay 是一个类，其初始化函数 init 仅接受两个位置参数：confusion_matrix 和 display_labels。如果你提供了4个参数，那就会报错。
根据你提供的错误信息，你应该这样使用 ConfusionMatrixDisplay：

from sklearn.metrics import confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay

# 假设 y_true 和 y_pred 是你的真实标签和预测标签
y_true = ...
y_pred = ...
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=cm, display_labels=class_names)
disp.plot()  # 这将绘制混淆矩阵

在上面的代码中，你需要把 ... 替换成你的真实数据。class_names 应该是你的类别名称的列表。
注意，如果你的 sklearn 版本确实较老，我建议你更新它。这样你就可以使用 plot_confusion_matrix 函数，而不是 ConfusionMatrixDisplay 类。你可以使用 pip（或你的 Python 包管理器）来更新 sklearn：

pip install --upgrade scikit-learn


您遇到的错误是由于sklearn版本的问题引起的。plot_confusion_matrix和ConfusionMatrixDisplay在不同版本的sklearn中具有不同的参数形式。

对于第一个错误，ImportError: cannot import name 'plot_confusion_matrix' from 'sklearn.metrics'，这是因为较旧的sklearn版本可能不支持plot_confusion_matrix函数。您可以尝试升级你的sklearn版本，或者使用其他可视化工具来绘制混淆矩阵，例如matplotlib。

对于第二个错误，TypeError: ConfusionMatrixDisplay() takes 2 positional arguments but 4 were given，这是因为在较新的sklearn版本中，ConfusionMatrixDisplay类只接受两个位置参数，而不是四个。请确保您的sklearn版本符合新的API要求。

以下是示例代码，演示了如何使用matplotlib绘制混淆矩阵：

python
Copy Code
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 示例的真实标签和预测标签
y_true = [0, 1, 0, 1, 0]
y_pred = [1, 1, 0, 1, 0]

# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

# 绘制混淆矩阵
plt.imshow(cm, cmap=plt.cm.Blues)
plt.title("Confusion Matrix")
plt.colorbar()
plt.xticks([0, 1], ["Class 0", "Class 1"])
plt.yticks([0, 1], ["Class 0", "Class 1"])
plt.xlabel("Predicted")
plt.ylabel("Actual")

# 在每个格子中显示数值
for i in range(2):
    for j in range(2):
        plt.text(j, i, cm[i, j], ha="center", va="center", color="white")

plt.show()
请确保您已经安装了所需的库，包括matplotlib和sklearn。如果您的sklearn版本仍然不支持plot_confusion_matrix，请尝试升级到最新版本或根据错误信息中提供的建议进行调整

这个问题可能是由于您安装的 scikit-learn 版本较旧而导致的。在较新的版本中，plot_confusion_matrix() 函数已经被 ConfusionMatrixDisplay() 类取代了。

为了解决这个问题，您可以尝试更新您的 scikit-learn 包到最新版本。您可以使用以下命令来升级：

pip install -U scikit-learn
如果您仍然想使用旧版本的 scikit-learn，并且想要绘制混淆矩阵图，请考虑使用旧版本的 plot_confusion_matrix() 函数。您可以通过以下方式导入：

from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix
请注意，在使用旧版本的 plot_confusion_matrix() 函数时，您需要确保您的 scikit-learn 版本与该函数兼容。

每一次解答都是一次用心理解的过程，期望对你有所帮助。
参考结合AI智能库，如有帮助，恭请采纳。
这个错误是因为在使用ConfusionMatrixDisplay时，你提供了多余的参数。ConfusionMatrixDisplay的构造函数只接受两个位置参数。以下是一个参考解题实例：

from sklearn.metrics import ConfusionMatrixDisplay  
  
# ...  
# your code here  
# ...  
  
cm = ConfusionMatrixDisplay.from_report(  
    y_true, y_pred, labels, display_labels=False)  
cm.plot()

当使用较新版本的 scikit-learn（0.22及以上）时，可能会遇到以下问题：

"ImportError: cannot import name 'plot_confusion_matrix' from 'sklearn.metrics'"

别慌，这问题不难解决！其实新版中的确没有 'plot_confusion_matrix' 函数了，取而代之的是 'ConfusionMatrixDisplay'，用来可视化混淆矩阵。

解决办法：

首先，记得导入需要的模块：

pythonCopy codeimport matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay

获取混淆矩阵：

pythonCopy code# 假设预测结果为 y_pred，真实标签为 y_true
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

使用 ConfusionMatrixDisplay 来画图：

pythonCopy codedisp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=cm, display_labels=labels)
disp.plot(cmap=plt.cm.Blues)
plt.show()

这里的 'labels' 是分类问题中的所有类别标签。

注意：新版的 scikit-learn 中，'ConfusionMatrixDisplay' 的初始化只需传递混淆矩阵和类别标签，不需要其他参数。如果之前代码有多余参数，别忘删掉。

TypeError: ConfusionMatrixDisplay init takes 2 positional arguments but 4 were given

这个错误通常发生在调用 ConfusionMatrixDisplay 时传递了多余的参数。在较新版本的 scikit-learn 中，ConfusionMatrixDisplay 的初始化只需要传递混淆矩阵和类别标签，不需要额外的参数。所以，如果您之前的代码中有多余的参数，就会导致这个错误。

为了解决这个问题，请确保在创建 ConfusionMatrixDisplay 对象时只传递混淆矩阵和类别标签，例如：

pythonCopy code
disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=cm, display_labels=labels)

不要传递多余的参数，比如不需要的标题或其他配置选项。只需传递混淆矩阵和类别标签即可。

可能是版本问题，使用旧版本的scikit-learn可能导致无法导入plot_confusion_matrix函数。建议升级scikit-learn到最新版本解决该问题，新版本的ConfusionMatrixDisplay不再接受四个位置参数，导致TypeError错误。请检查代码中关于ConfusionMatrixDisplay的初始化语句，确保为了解决这些错误，确保使用最新版本的scikit-learn库，并按照新版本中的参数要求正确使用ConfusionMatrixDisplay函数

解析来自chatGPT，加以整理了下，你参考参考：

🍀问题一错误分析：ImportError cannot import name plot confusion matrix rom sklearn metrics

这个错误通常是由于版本不兼容或安装问题导致的。sklearn.metrics 中没有 plot_confusion_matrix 函数，
这可能是因为你使用的 scikit-learn 版本较旧。

如果你的 scikit-learn 版本低于 0.22，那么 plot_confusion_matrix 函数并不存在。
你可以尝试更新 scikit-learn 到最新版本，或者使用其他方法来绘制混淆矩阵。

如果你的 scikit-learn 版本是 0.22 或更高，那么可能是安装问题导致的。
你可以尝试重新安装 scikit-learn 来解决该问题。可以使用以下命令通过 pip 来重新安装：
pip install -U scikit-learn

🍀问题二错误分析：TypeError ConfusionMatrixDisplay init takes 2 positional arguments but 4 were given
你根据网上的方法将Confusin matrix plot更改为 ConfusinMatrixDisplay 但得到了该错误。

ConfusionMatrixDisplay 的初始化函数只接受一个参数 confusion_matrix，并且可选地可以传递一个参数 display_labels。
因此，对于你所遇到的类型错误，是由于传递了额外的位置参数导致的。

以下是一个修正后的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay

# 生成混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
classes = ['Class A', 'Class B']

# 创建 ConfusionMatrixDisplay 对象并绘制混淆矩阵
disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=cm, display_labels=classes)
disp.plot()
plt.show()
确保将实际的真实标签 (y_true) 和预测标签 (y_pred) 作为输入来计算混淆矩阵，并将它们传递给 confusion_matrix 函数。

然后，使用正确的参数调用 ConfusionMatrixDisplay 的构造函数，并通过 plot() 方法将混淆矩阵可视化。

关于#ar#的问题：我创建了一个模型 但收到如下错误ImportError cannot import name plot confusion matrix rom sklearn metrics

关于#ar#的问题：我创建了一个模型但收到如下错误ImportError cannot import name plot confusion matrix rom sklearn metrics