ValueError: Classification metrics can't handle a mix of binary and continuous targets 这种错误应该怎样改写python代码

这个错误通常是由于混合了二进制和连续目标变量（多分类问题）而导致的。你需要检查你的模型输出和目标变量是否匹配。如果你的目标变量是二进制的，那么你需要使用二进制分类指标（如accuracy、precision、recall等）；如果你的目标变量是连续的，你应该使用连续分类指标（如MSE、R2等）。

如果你的目标变量是二进制的，你可以尝试将输出转换为二进制形式。例如，如果你的输出是一个概率值，你可以将概率值大于0.5的预测为1，小于等于0.5的预测为0。这样可以将连续输出转换为二进制输出，以便使用二进制分类指标。

另外，你可以考虑使用多分类指标（如multiclass accuracy、macro/micro F1-score等），如果你的目标变量是多分类的。

以下是一些可能有用的代码示例：

如果你的目标变量是二进制的：

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score

# 假设你的模型输出是一个概率值
y_pred = model.predict(X_test)
y_pred_binary = [1 if p > 0.5 else 0 for p in y_pred]

# 计算二进制分类指标
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred_binary))
print("Precision:", precision_score(y_test, y_pred_binary))
print("Recall:", recall_score(y_test, y_pred_binary))

如果你的目标变量是连续的：

from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

# 假设你的模型输出是一个连续值
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算连续分类指标
print("MSE:", mean_squared_error(y_test, y_pred))
print("R2 score:", r2_score(y_test, y_pred))

如果你的目标变量是多分类的：

from sklearn.metrics import accuracy_score, f1_score

# 假设你的模型输出是一个概率向量
y_pred = model.predict(X_test)
y_pred_classes = np.argmax(y_pred, axis=1)

# 计算多分类指标
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred_classes))
print("Macro F1 score:", f1_score(y_test, y_pred_classes, average='macro'))
print("Micro F1 score:", f1_score(y_test, y_pred_classes, average='micro'))