scikit-learn：ValueError：没有足够的值来解包（预期2，得1）

Question

在check_array的最新版本中有mean absolute percentage error (MAPE)函数用于计算sklearn，但它似乎与先前版本的工作方式不同。

import numpy as np
from sklearn.utils import check_array

def calculate_mape(y_true, y_pred): 
    y_true, y_pred = check_array(y_true, y_pred)

    return np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) * 100
y_true = [3, -0.5, 2, 7]; y_pred = [2.5, -0.3, 2, 8]
calculate_mape(y_true, y_pred)

这会返回错误：ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)。这个错误有什么问题吗？

Answer 1

似乎

check_array

返回一个单个对象

请参阅文档here