我尝试使用confusion_matrix功能，如下所示：
tn, fp, fn, tp = confusion_matrix(y_true, y_predict).ravel()
y_true和y_predict都是列表。当我恢复他们的形状时，我得到：(71,)。
但是我对上述声明收到以下错误：
ValueError: too many values to unpack
我不确定是不是因为(71,)中的第二个（空）维度？如果这是问题，我不确定如何删除它。
有什么想法吗？
感谢。
答案 0 :(得分：2)
如果输出数量确定，则只能动态分配多个变量。如果将confusion_matrix的结果分配给单个变量，则可以在循环中检查其内容并有条件地分配内容：
returned = confusion_matrix(y_true, y_predict).ravel()
for var in returned:
#... do stuff with each item in the returned collection
你也可以检查它的长度，如果它是4，你可以照常进行：
if len(returned) == 4:
tn, fp, fn, tp = returned
答案 1 :(得分：0)
您尝试执行的行 tn, fp, fn, tp = confusion_matrix(y_true, y_predict).ravel() 仅在输出中有 2 个类（二进制分类）时才有效。但是，您得到的错误表明您有 2 个以上的类（多类分类）。在这种情况下，tn, fp, fn, tp 没有意义。相反，您可以可视化混淆矩阵（例如，使用热图）。