我使用Azure机器学习服务进行建模。为了跟踪和分析二元分类问题的结果，我在 azureml中使用了名为score-classification的方法。training.tabular.score.scoring library.我这样调用该方法：

metrics = score_classification(
        y_test, y_pred_probs, metrics_names_list, class_labels, train_labels, sample_weight=sample_weights, use_binary=True)

输入参数为：

• y_test 是0和1的数组。
• y_pred 是每个项目的浮点数数组。
• metrics_names_list 是我想要计算的度量名称列表：['f1_score_classwise'，'confusion_matrix']。
• class_labels 是[0，1]的两项数组。
• train_labels 是['False'，'True']的两项列表。

当它计算我作为 metrics_names_list 发送的指标时，结果显示在Azure ML门户的指标页面中。
混淆矩阵是我每次绘制的指标之一。它有一个用于表示的组合框。此组合框可以设置为Raw以显示每个单元格的项目数，Normalized以显示单元格的百分比。
问题是我看到的是这个矩阵的原始配置的浮点值而不是整数值！我不知道如何处理这个问题？