'multilabel-indicator', 'continuous-multioutput', 'multiclass-multioutput 分别代表什么数据
时间: 2024-01-06 09:04:30 浏览: 24
这三个术语都是用来描述多标签分类问题中目标变量的类型的:
1. 'multilabel-indicator' 表示目标变量是一个二维的二进制数组,每个样本可能属于多个类别,每个类别用一个二进制位表示。
2. 'continuous-multioutput' 表示目标变量是一个二维的连续值数组,每个样本有多个输出变量,每个输出变量都是一个实数。
3. 'multiclass-multioutput' 表示目标变量是一个二维的多分类数组,每个样本可能属于多个类别,每个类别用一个整数标识。每个样本可能有多个输出变量,每个输出变量都是一个整数标识。
相关问题
Classification metrics can't handle a mix of multilabel-indicator and continuous-multioutput targets是什么原因
这个错误通常发生在尝试对混合多标签和多输出目标进行分类模型评估时。混合多标签和多输出目标意味着目标变量中同时存在多个二元标记和多个连续值,这可能会导致分类指标无法正确计算。
例如,假设您的目标变量包含两个二元标记(A和B)和一个连续值(C),您的模型输出也是一个包含A、B和C的向量。在这种情况下,您不能使用传统的分类指标,如准确率或F1分数,因为它们只能处理二元标记。相反,您需要使用其他指标,如平均绝对误差(MAE)或平均平方误差(MSE),来评估您的模型在连续值上的性能。
解决这个问题的方法是选择适当的指标来评估您的模型,具体取决于您的目标变量的类型和任务的性质。如果您的目标变量既包含二元标记又包含连续值,则需要选择能够同时处理这两种类型的指标,如平均绝对误差和精确度等。
Classification metrics can't handle a mix of multilabel-indicator and multiclass targets
This error message usually occurs when you are trying to use a classification metric that expects either multiclass targets or multilabel-indicator targets, but you are passing a combination of both. Multiclass targets refer to the case where each sample can only belong to one class, while multilabel-indicator targets refer to the case where each sample can belong to multiple classes at the same time.
To fix this error, you need to ensure that your targets are either multiclass or multilabel-indicator, but not a mix of both. You can check the shape of your target array to determine which type of targets you have. If you have multiclass targets, you can use classification metrics such as accuracy, precision, recall, and F1-score. If you have multilabel-indicator targets, you can use metrics such as hamming loss, Jaccard similarity score, and zero one loss.