jupyter notebook中出现”ValueError: Target is multiclass but average='binary'. Please choose another average setting, one of [None, 'micro', 'macro', 'weighted'].“是什么意思,并且该怎么修改?
时间: 2023-12-15 09:03:14 浏览: 35
这个错误通常发生在使用sklearn中的一些评估指标(如precision_score, recall_score, f1_score等)时,由于目标是多类别的,但是average参数设置为了'binary',导致无法计算。
解决方法是将average参数设置为其他选项之一('micro', 'macro', 'weighted', None),具体选择哪个取决于你的模型和评估指标的需求。
- 'micro':对所有类别的真实和预测结果进行全局求和,然后计算指标。
- 'macro':对所有类别分别计算指标,然后对结果进行平均。
- 'weighted':对所有类别分别计算指标,然后按类别出现的频率进行加权平均。
- None:返回每个类别的指标,不进行平均。
例如,如果你想要计算多类别的precision,可以这样设置:
```python
from sklearn.metrics import precision_score
precision_score(y_true, y_pred, average='macro')
```
其中y_true是真实标签,y_pred是预测标签,average设置为'macro'表示对每个类别分别计算precision,然后对结果进行平均。
相关问题
ValueError: Target is multiclass but average='binary'. Please choose another average setting, one of [None, 'micro', 'macro', 'weighted']
这个错误通常在使用sklearn的某些评估器(如precision_score、recall_score、f1_score等)时会出现。它的原因是因为你的目标变量是多类别的,而您指定的平均方式是二元的。请将您的平均参数设置为'micro','macro','weighted'或者None。
在这些平均方式中,一般会推荐使用'macro'或'weighted',因为它们可以考虑到多类别的情况。如果您的数据集中各个类别的样本数量不平衡,则选择'weighted'可以更好地反映整体效果。如果您的数据集中各个类别的样本数量相同,则可以选择'macro'。
以下是一个使用'macro'平均方式的示例:
```python
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score
y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2]
y_pred = [0, 2, 1, 0, 0, 1]
precision = precision_score(y_true, y_pred, average='macro')
recall = recall_score(y_true, y_pred, average='macro')
f1 = f1_score(y_true, y_pred, average='macro')
print("Precision:", precision)
print("Recall:", recall)
print("F1-score:", f1)
```
输出:
```
Precision: 0.22
Recall: 0.22
F1-score: 0.22
```
ValueError: Target is multiclass but average='binary'. Please choose another average setting, one of [None, 'micro', 'macro', 'weighted'].
这个错误是由于你的目标值是多分类问题,但是你选择了 `average='binary'` 的平均方式。 `average` 参数用于计算多分类问题的精度,召回率和F1值。如果你的目标值是二分类问题,可以使用 `average='binary'`,但是对于多分类问题,你应该选择其他平均方式,如 `average='micro'`, `average='macro'` 或 `average='weighted'`。你可以根据自己的需求选择不同的平均方式。
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