一、错误信息

在运行代码时，遇到了一个问题：

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ImportError                               Traceback (most recent call last)
Cell In [117], line 1
----> 1 from sklearn.metrics import jaccard_similarity_score
      2 ovr = OneVsRestClassifier(RandomForestClassifier())
      3 ovr.fit(X_train, y_train)

ImportError: cannot import name 'jaccard_similarity_score' from 'sklearn.metrics' (d:\Anaconda\envs\PyTorch\lib\site-packages\sklearn\metrics\__init__.py)

问题代码为：

from sklearn.metrics import jaccard_similarity_score
ovr = OneVsRestClassifier(RandomForestClassifier())
ovr.fit(X_train, y_train)
Y_pred_ovr = ovr.predict(X_test)
ovr_jaccard_score = jaccard_similarity_score(y_test, Y_pred_ovr)
ovr_jaccard_score

二、问题分析

一开始以为是scikit-learn安装出了问题，尝试直接定义jaccard，修改sklearn为scikit-learn都不行，找到好久才发现是引入的包的文件名不对。

2.1 报错：

from sklearn.metrics import jaccard_similarity_score

2.2 原因

新的scikit-learn不再自动修改语法。通过路径找到存放jaccard的py文件，发现其中的jaccard函数名称为jaccard_score

2.3 修改

将 from sklearn.metrics import jaccard_similarity_score改为 from sklearn.metrics import jaccard_score

三、问题再临

我们按照上面的方式修改后，还是出现报错：

ValueError: Target is multiclass but average='binary'. Please choose another average setting, one of [None, 'micro', 'macro', 'weighted'].

原因：二分类时average参数默认是binary；多分类时，可选参数有micro、macro、weighted和samples。

修改：将jaccard_score(y_true, y_pred)改为jaccard_score(y_true, y_pred,average='micro)

四、问题解决

修改后的代码为：

from sklearn.metrics import jaccard_score
ovr = OneVsRestClassifier(RandomForestClassifier())
ovr.fit(X_train, y_train)
Y_pred_ovr = ovr.predict(X_test)
ovr_jaccard_score = jaccard_score(y_test, Y_pred_ovr, averag = 'micro')
ovr_jaccard_score