Python ロジスティック回帰 'numpy.float64' object is not callable

Question

jupyter notebookでPythonを動かしています。

ロジスティック回帰を行い、各評価指標を求めたいです。

'numpy.float64' object is not callableというエラーが出ました。

コードは以下の通りです。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
from sklearn.linear_model import Lasso

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
import sklearn 


%matplotlib inline

boston = load_boston()
boston = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)

#Falseの列要素を削除
boston.drop("CRIM",axis=1,inplace=True)
boston.drop("INDUS",axis=1,inplace=True)
boston.drop("CHAS",axis=1,inplace=True)
boston.drop("NOX",axis=1,inplace=True)
boston.drop("RM",axis=1,inplace=True)
boston.drop("DIS",axis=1,inplace=True)


X = preprocessing.scale(boston[["ZN","AGE","RAD","PTRATIO","B","LSTAT"]])
Y =boston["TAX"]#正解データ:整数のものを選んだ

#トレーニングデータとテストデータを7:3に分ける
X_tr, X_te, Y_tr, Y_te = train_test_split(X, Y, test_size=0.3, random_state=4 )

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# ロジスティック回帰モデルのインスタンス
lr = LogisticRegression() 

# トレーニングデータから，ロジスティック回帰モデルの重みを学習
lr.fit(X_tr, Y_tr) 

# テストデータにおける検証を行う．
Y_pred = lr.predict(X_te)

from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score

#混同行列
print('confusion matrix = \n', confusion_matrix(y_true=Y_te, y_pred=Y_pred))
#正確度
print('accuracy = ', accuracy_score(y_true=Y_te, y_pred=Y_pred))
#汎化誤差
print('汎化誤差 = ', 1-accuracy_score(y_true=Y_te, y_pred=Y_pred))
#適合率
print('precision = ', precision_score(y_true=Y_te, y_pred=Y_pred))
#F値
print('f1 score = ', f1_score(y_true=Y_te, y_pred=Y_pred))

すると、このようなエラーが出ました。

どこがおかしいのでしょうか。よろしくお願いいたします。

#追記
新しいnotebookで実行し直すと、f値についてのエラーが出ました。

このようなエラーが出ました。
どこがおかしいのでしょうか。
また、スコアが異様に低い気がするのですが、こんなものでしょうか。

Comments

[autumn_nsn]

コードは特に問題ないように見えますね。
confusion_matrix()の行をコメントアウトするとどうでしょうか？

ちなみに、エラーの意味は「変数を関数のように使ってる」ということなので、
コンパイラが'confusion_matrix'を変数だと認識してしまっているのでしょうか？

foo = 1.2
foo(123)
なんて書くとこのエラーが起きます。

[退会済みユーザー]

ありがとうございます。
同じコードで新しいnotebookで実行してみると、なぜか別のエラーが出ました。

Answer 1

print('f1 score = ', f1_score(y_true=Y_te, y_pred=Y_pred))

print('f1 score = ', f1_score(y_true=Y_te, y_pred=Y_pred , average='micro'))

にしたら解決しました