ValueError: Classification metrics can't handle a mix of continuous and multiclass targets

这个错误通常是由于使用了错误的评估指标。分类指标只能用于多分类问题，而不能用于连续型目标。如果你的目标是连续型的，你应该使用回归指标，例如均方误差（Mean Squared Error，MSE）或平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）等。

如果你的目标是多分类问题，你应该确保你的标签是分类变量，而不是连续变量。你可以使用one-hot编码或标签编码将标签转换为分类变量，并使用分类指标进行评估，例如准确率（Accuracy）、查准率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数等。

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ValueError: Classification metrics can t handle a mix of continuous and multiclass targets

这个错误通常是由于你的模型输出的标签格式不正确导致的。分类指标无法处理连续值和多类别值的混合目标。你需要确保你的模型输出的标签是多类别的，而不是连续值。你可以尝试将标签进行 one-hot 编码，或者使用适当的损失函数来确保你的模型输出多类别值。如果你需要更具体的帮助，请提供更多的信息，我会尽力回答。

valueerror: classification metrics can't handle a mix of continuous and multiclass targets

这个错误是因为分类指标无法处理连续和多类目标的混合。这通常发生在使用错误的目标类型或模型输出类型时。需要检查数据和模型，确保目标类型和模型输出类型匹配。如果目标是连续的，需要使用回归模型而不是分类模型。如果目标是多类别的，需要使用多类别分类模型而不是二元分类模型。