sklearn中f1_score参数传递报错：实参数量与定义不符

错误原因 #

你代码里的第三个参数[0, 1, 2, 3]没有指定参数名labels=，被当作位置参数传递给了f1_score，但该函数仅接受y_true和y_pred两个位置参数，后续参数（如labels、average）都需要显式指定参数名（关键字参数），所以触发了参数数量不匹配的报错。

修改后的代码 #

from sklearn.metrics import f1_score

F1_score = f1_score(lab2d, pred2d, labels=[0, 1, 2, 3], average=None)
print("Validation Dice Coefficient.... ")
print("Background:", F1_score[0])
print("CSF:", F1_score[1])
print("GM:", F1_score[2])
print("WM:", F1_score[3])

补充说明 #

sklearn的metrics模块中，多数指标函数的非核心参数（比如指定类别标签的labels、控制平均方式的average）都被设计为关键字-only参数，目的是避免因参数顺序混淆导致的错误，必须显式写出参数名才能正常传递。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dream