sklearn 0.24.2调用PrecisionRecallDisplay.from_estimator报错如何解决？

你遇到的报错本质是版本API不匹配问题：

1. from_estimator是scikit-learn 1.0版本才为PrecisionRecallDisplay新增的类方法，你当前使用的0.24.2版本的PrecisionRecallDisplay并没有实现这个方法，因此调用时直接抛出AttributeError。
2. 你观察到的类路径和导入路径不一致是scikit-learn的常规实现逻辑：对外暴露的公共API会统一在顶层模块的__init__.py中导入，实际内部实现放在下划线开头的私有子模块中，这个差异不是导致报错的原因，无需额外处理。

有两种可行方案，你可以根据自身场景选择：

• 方案1：升级scikit-learn版本
  直接执行命令升级到1.0及以上版本即可兼容原有代码：
  pip install -U scikit-learn>=1.0
  升级完成后无需修改原有代码，from_estimator方法可以正常调用。
• 方案2：保留0.24.2版本，改写代码适配旧版API
  旧版本需要先手动计算精确率、召回率，再初始化PrecisionRecallDisplay对象，示例代码如下：

from sklearn.metrics import precision_recall_curve
# 提取模型对测试集的正类别预测概率
y_score = lr_clf.predict_proba(x_test)[:, 1]
# 计算precision、recall序列
precision, recall, _ = precision_recall_curve(y_test, y_score)
# 手动初始化展示类并绘图
display = PrecisionRecallDisplay(
    precision=precision, 
    recall=recall, 
    estimator_name="Logistic Regression"
)
display.plot()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Farzaneh