我使用 sklearn 进行了 GaussianNB 分类。我尝试使用以下代码计算指标：
print accuracy_score(y_test, y_pred)
print precision_score(y_test, y_pred)
准确性分数工作正常，但精度分数计算显示错误为：
ValueError：目标是多类，但平均值=“二进制”。请选择其他平均设置。
由于目标是多类的，我可以获得精度、召回率等指标分数吗？
函数调用precision_score(y_test, y_pred)相当于precision_score(y_test, y_pred, pos_label=1, average='binary')。
文档（http://scikit-learn.org/stable/modules/ generated/sklearn.metrics. precision_score.html http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.precision_score.html） 告诉我们：
“二进制”：
仅报告 pos_label 指定的类别的结果。仅当目标 (y_{true,pred}) 是二进制时才适用。
所以问题是你的标签不是二进制的，而是可能是单热编码的。幸运的是，还有其他适合您的数据的选项：
precision_score(y_test, y_pred, average=None)将返回每个类别的精度分数，同时
precision_score(y_test, y_pred, average='micro')将返回总比率
tp/(tp + fp)
The pos_label如果您选择另一个，参数将被忽略average选项比binary.
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