混淆矩阵: RecursionError

Question

我一直试图复制一个在线教程来绘制混淆矩阵，但是得到了递归错误，尝试重新设置递归限制，但是错误仍然存在。守则如下：

log = LogisticRegression()
log.fit(x_train,y_train)
pred_log = log.predict(x_train)
confusion_matrix(y_train,pred_log)

我得到的错误是：

---------------------------------------------------------------------------
RecursionError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-57-4b8fbe47e72d> in <module>
----> 1 (confusion_matrix(y_train,pred_log))

<ipython-input-48-92d5242f8580> in confusion_matrix(test_data, pred_data)
      1 def confusion_matrix(test_data,pred_data):
----> 2     c_mat = confusion_matrix(test_data,pred_data)
      3     return pd.DataFrame(c_mat)

... last 1 frames repeated, from the frame below ...

<ipython-input-48-92d5242f8580> in confusion_matrix(test_data, pred_data)
      1 def confusion_matrix(test_data,pred_data):
----> 2     c_mat = confusion_matrix(test_data,pred_data)
      3     return pd.DataFrame(c_mat)

RecursionError: maximum recursion depth exceeded

列车的形状和测试数据如下

x_train.shape,y_train.shape,x_test.shape,y_test.shape 
# ((712, 7), (712,), (179, 7), (179,))

尝试过：sys.setrecursionlimit(1500)

但还是没有决心。

Answer 1

看起来您正在递归地调用相同的函数。尝试更改外部函数名。

1 def confusion\_matrix(test\_data,pred\_data): ----> 2 c\_mat = confusion\_matrix(test\_data,pred\_data) 3 return pd.DataFrame(c\_mat)

至

def confusion_matrix_pd_convertor(test_data,pred_data):
    c_mat = confusion_matrix(test_data,pred_data)
    return pd.DataFrame(c_mat)

log = LogisticRegression()
log.fit(x_train,y_train)
pred_log = log.predict(x_train)
confusion_matrix_pd_convertor(y_train,pred_log)