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？

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：

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。

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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：

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'].

这个错误通常出现在使用sklearn.metrics中的一些评估函数时，比如precision_score、recall_score和f1_score等。这些评估函数都涉及到分类问题中的多类别分类问题，而当你的目标变量是多分类问题时，不能使用二元分类的平均值，因为这样会导致不一致的评估结果。解决方法是将average参数设置为'micro'、'macro'或者'weighted'中的一个。

1. micro：将每个分类的结果相加，然后计算总体的评估指标。

2. macro：对每个分类的结果分别计算评估指标，然后对所有分类的指标取平均。

3. weighted：对每个分类的结果分别计算评估指标，然后按分类样本数的比例将所有分类的指标加权平均。

例如，你可以将average参数设置为'macro'，如下所示：

from sklearn.metrics import precision_score
precision_score(y_true, y_pred, average='macro')

这样就可以避免这个错误了。