ValueError: Unknown label type: 'continuous

这个错误通常是由于在分类问题中使用了回归算法或者在回归问题中使用了分类算法，导致模型无法理解标签的类型。具体来说，错误信息中的"Unknown label type"表示标签类型未知，而"continuous"表示连续型标签，即回归问题中的标签类型。

解决这个错误的方法是检查模型的类型和使用的算法是否与问题类型相符。如果是分类问题，应该使用分类算法，如果是回归问题，应该使用回归算法。同时，还需要检查标签数据是否正确，标签数据应该是离散型的，而不是连续型的。

下面是一个示例，假设我们使用KNN算法对一个分类问题进行建模，但是标签数据是连续型的，就会出现上述错误：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载数据
X_train, y_train, X_test, y_test = load_data()
# 假设y_train是一个连续型标签数据
# ....

# 构建KNN模型
knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = knn.predict(X_test)  # 出现ValueError: Unknown label type: 'continuous'错误

这个错误的解决方法是将标签数据转换为离散型数据，例如使用等宽离散化或等频离散化等方法。

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv('your_file_path.csv')
X_train = data.iloc[:, :-1]
y_train = data.iloc[:, -1]

# 将标签数据进行等宽离散化
y_train = pd.cut(y_train, bins=10, labels=False)

# 构建KNN模型
knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = knn.predict(X_test)

这样就可以解决这个错误。