items:模块'sklearn.metrics‘没有特性'items’

模块'sklearn.metrics'没有特性'items'。

sklearn.metrics是scikit-learn库中的一个模块，用于评估机器学习模型的性能和预测结果的质量。然而，在sklearn.metrics模块中，并没有名为'items'的特性。

sklearn.metrics模块提供了许多常用的评估指标和函数，包括分类问题的准确率、精确率、召回率、F1分数，回归问题的均方误差、平均绝对误差等。这些指标可以帮助开发者评估模型的性能，并根据评估结果进行模型的改进和优化。

在使用sklearn.metrics模块时，可以根据具体的需求选择适当的评估指标和函数进行调用。例如，可以使用accuracy_score函数计算分类模型的准确率，使用mean_squared_error函数计算回归模型的均方误差。

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