temp=clf.score(x_test,y_test) 报错：ValueError: Classification metrics can't handle a mix of continuous and binary targets

这个错误提示意味着你的目标变量是二元的，而你的模型输出的是连续型的概率值，无法计算分类指标。你需要将模型的输出结果转换成二元的预测类别，然后再计算分类指标。可以使用以下代码将概率值转换成类别：

y_pred = clf.predict(x_test)

这样就可以得到二元的预测结果，然后就可以计算分类指标了。如果你需要设置阈值来调整预测结果，可以使用以下代码：

y_pred = (clf.predict_proba(x_test)[:, 1] > threshold).astype(int)

其中，`threshold`是阈值的大小，可以根据实际情况进行调整。

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smote = SMOTE(random_state=42) X_res, y_res = smote.fit_resample(X_knn, y_knn) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_res, y_res, test_size=0.4) clf = RandomForestClassifier() clf.fit(X_train, y_train) y_pred = clf.predict(X_test) result_sm = classification_report(y_test, clf.predict(X_test)) #print(result) testing_acc_ = clf.score(X_test, y_test) * 100 print('随机森林分类测试准确率: {:.2f}%'.format(testing_acc_))

这段代码是使用SMOTE算法进行过采样处理的代码。首先使用SMOTE函数创建一个SMOTE对象，设置随机种子为42。然后使用fit_resample方法对特征矩阵X_knn和目标变量y_knn进行过采样处理，得到过采样后的特征矩阵X_res和目标变量矩阵y_res。接着将数据集划分为训练集和测试集，其中测试集占总样本数量的40%。然后使用RandomForestClassifier构建随机森林分类器，并使用fit方法训练模型。接下来，使用predict方法对测试集进行预测，得到预测结果y_pred。使用classification_report函数计算模型在测试集上的分类报告，并使用score方法计算模型在测试集上的准确率，并打印出来。

clf.fit(x_train, y_train) result=clf.predict(x_test) sc=clf.score(x_train, y_train)

这段代码是一个典型的机器学习模型训练和评估的流程。

- `clf.fit(x_train, y_train)` 是用训练数据集 `x_train` 和相应的标签 `y_train` 来训练机器学习模型 `clf`。
- `result=clf.predict(x_test)` 则是用训练好的模型来预测测试数据集 `x_test` 的结果，并将预测结果保存到 `result` 中。
- `sc=clf.score(x_train, y_train)` 是用训练好的模型在训练数据集上进行评估，计算出模型的准确率，并将准确率保存到 `sc` 中。

需要注意的是，这里使用的是监督学习的方法，即训练数据集中包含了样本的特征和相应的标签。在训练过程中，模型会学习到特征与标签之间的关系，并用这种关系来预测新的数据样本的标签。