File E:\PY\lib\site-packages\sklearn\utils\multiclass.py:207 in check_classification_targets raise ValueError("Unknown label type: %r" % y_type) ValueError: Unknown label type: 'continuous'

这个错误通常是由于使用了错误的标签类型，例如将连续型数据作为分类标签传递给了分类器，导致出现这个错误。

解决这个错误的方法是检查代码中使用的标签类型是否正确。通常，分类问题的标签应该是离散型的数据，而不是连续型的数据。如果标签是连续型的，应该将其转换为离散型的数据，例如使用前面提到的离散化方法将其转换为离散型的类别。

下面是一个示例，假设我们有一个回归问题，需要将连续型的标签数据`y`传递给分类器，就会出现上述错误：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 加载数据
X, y = load_data()

# 使用DecisionTreeClassifier进行分类，出现ValueError: Unknown label type: 'continuous'错误
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X, y)

这个错误的解决方法是将连续型的标签数据转换为离散型的类别，例如使用离散化方法将其转换为离散型的数据：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv("your_file_path.csv")
# 将连续型标签数据y进行离散化，转换为离散型的类别
data["y_discretize"] = pd.cut(data["y"], bins=10, labels=False)

# 使用DecisionTreeClassifier进行分类
X = data.drop("y_discretize", axis=1)
y = data["y_discretize"]
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X, y)

这样就可以解决这个错误。需要注意的是，在将连续型数据离散化时，需要根据具体的数据集和问题来确定离散化方法和区间个数，以充分挖掘数据的信息。