import numpy as np threshold = 0.5 # 设置阈值 y_train_binary = np.where(y_train > threshold, 1, 0) # 将连续变量转换为二进制变量 y_test_binary = np.where(y_test > threshold, 1, 0) # 将连续变量转换为二进制变量 x_pred = lr.predict(x_train) score1 = accuracy_score(y_train_binary, x_pred) y_pred = lr.predict(x_test) score2 = accuracy_score(y_test_binary, y_pred) print(score1, score2) 报错：Classification metrics can't handle a mix of binary and continuous targets

根据你提供的代码，我们可以看到你使用了正确的方法将连续变量转换为二进制变量。然而，你仍然收到了错误消息。

这个问题可能是由于目标变量 `y_train_binary` 和 `y_test_binary` 中仍然存在连续值导致的。请确保在使用 `np.where` 函数进行二元化时，确实将连续变量转换为了二进制变量。

另外一种可能性是数据类型不匹配。请检查 `y_train_binary` 和 `y_test_binary` 的数据类型是否正确。它们应该是整数类型（例如 `np.int64`），而不是浮点数类型。

如果问题仍然存在，请提供更多的代码和数据信息，这样我可以更好地帮助你解决问题。

相关问题

怎么解决from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix x_pred=lr.predict(x_train) score1=accuracy_score(y_train,x_pred) y_pred=lr.predict(x_test) score2=accuracy_score(y_test,y_pred) print(score1 , score2)问题 Classification metrics can't handle a mix of binary and continuous targets

根据错误提示，你的目标变量（y_train 和 y_test）是一个混合了二进制和连续值的组合。分类度量标准不能直接应用于这样的情况。

解决这个问题的方法之一是将连续变量转换为二进制变量，以便可以使用分类度量标准。你可以将连续变量转换为二进制变量的方法包括使用阈值进行二元化或者将其转换为分类变量。

例如，假设你的连续变量表示某个数值大于阈值时为正类，小于等于阈值时为负类，你可以使用 `numpy` 库来实现二元化：

import numpy as np

threshold = 0.5  # 设置阈值
y_train_binary = np.where(y_train > threshold, 1, 0)  # 将连续变量转换为二进制变量
y_test_binary = np.where(y_test > threshold, 1, 0)  # 将连续变量转换为二进制变量

x_pred = lr.predict(x_train)
score1 = accuracy_score(y_train_binary, x_pred)

y_pred = lr.predict(x_test)
score2 = accuracy_score(y_test_binary, y_pred)

print(score1, score2)

在上面的代码中，我们使用 `numpy` 的 `where` 函数根据阈值将连续变量转换为二进制变量，并将其用于计算准确率。

请注意，具体的转换方法取决于你的数据和问题的特点，所以你可能需要根据实际情况进行调整。

解析代码from imutils import contours import numpy as np import argparse #参数设置包 import imutils #图像处理包 import cv2 import myutils#自定义包 #设置参数 ap=argparse.ArgumentParser()#创建一个解析对

象
ap.add_argument("-i", "--image", required=True, help="path to input image")#添加参数-i/--image，表示输入图片的路径
ap.add_argument("-r", "--reference", required=True, help="path to reference OCR-A image")#添加参数-r/--reference，表示OCR-A字体的标准图片路径
args=vars(ap.parse_args())#将解析的参数保存到 args 变量中

#定义一个函数，用于将图片转换为灰度图像并进行二值化处理
def pre_process(image, inv=False):
gray=cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#将图片转换为灰度图像
if inv:
gray=cv2.bitwise_not(gray)#取反，将黑色变为白色，将白色变为黑色
gray=cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 0)#高斯模糊
thresh=cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]#OTSU二值化
return thresh

#读取输入图片和OCR-A标准图片
image=cv2.imread(args["image"])
ref=cv2.imread(args["reference"])

#将输入图片和标准图片转换为灰度图像并进行二值化处理
gray=pre_process(image, inv=True)
ref=pre_process(ref)

#计算输入图片和标准图片的轮廓
refCnts=cv2.findContours(ref.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
refCnts=imutils.grab_contours(refCnts)
refCnts=myutils.sort_contours(refCnts, method="left-to-right")[0]

cnts=cv2.findContours(gray.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts=imutils.grab_contours(cnts)
locs=[]

#遍历输入图片的轮廓，与标准图片的轮廓进行比较，得到每个字符的位置信息
for (i, c) in enumerate(cnts):
(x, y, w, h)=cv2.boundingRect(c)
ar=w/float(h)
if ar>2.5 and ar<4.0:
if (w>40 and w<55) and (h>10 and h<20):
locs.append((x, y, w, h))

#将字符位置按照从左到右的顺序排序
locs=sorted(locs, key=lambda x:x[0])

#遍历每个字符，将其与标准图片的字符进行比较，得到字符的值
output=[]
for (i, (gX, gY, gW, gH)) in enumerate(locs):
groupOutput=[]
group=[]
roi=gray[gY-5:gY+gH+5, gX-5:gX+gW+5]
roi=cv2.resize(roi, (57, 88))
#计算每个字符与标准字符的差异值
for (j, ref) in enumerate(refCnts):
#将字符缩放至相同尺寸
refROI=cv2.resize(ref, (int(gW*1.7), gH))
#计算字符间的差异值
score=cv2.matchShapes(refROI, roi, cv2.CONTOURS_MATCH_I1, 0.0)
group.append((score, j))
#将字符按照差异值从小到大排序
group=sorted(group, key=lambda x:x[0])
#选取差异值最小的字符作为预测字符
groupOutput.append(str(chr(65+group[0][1])))
#将字符按照从左到右的顺序组合在一起
output.extend(groupOutput)

#输出识别结果
print("".join(output))