输入数据是四维，Y_train_binary = torch.FloatTensor( label_binarize(Y_train, classes=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) )怎么改正

我理解您的问题为如何改正输入数据为四维的代码。如果是这样的话，可能需要根据具体情况进行调整。

首先，需要了解输入数据是什么，并确认是否需要将其转换为四维。在您提供的代码中，Y_train_binary 是一个 Tensor，其维度为一维，其长度为样本数。label_binarize 函数是用来将标签（label）进行独热编码（one-hot encoding），将多分类问题转换为多标签二分类问题。classes 参数指定了所有可能的标签值。

如果您需要将输入数据转换为四维 Tensor，可以使用 PyTorch 中的 view 函数。view 函数可以将一个 Tensor 改变为新的维度，但是需要满足新的总元素数与原 Tensor 的总元素数相等。例如，如果输入数据是一个形状为 (N, C, H, W) 的四维 Tensor，可以使用以下代码将一维的 Y_train_binary 转换为形状为 (N, C, H, W)：

N, C, H, W = 10, 1, 28, 28  # 样本数 N，通道数 C，高度 H，宽度 W
Y_train_binary = Y_train_binary.view(N, C, H, W)

其中，数字 10 可以替换为实际的样本数，1 可以替换为实现的通道数（例如灰度图像为 1，彩色图像为 3），28 和 28 可以替换为实际的图像高度和宽度。

如果您不需要将 Y_train_binary 转换为四维，可以考虑使用原有的一维 Tensor，或者以其他方式处理数据。

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张量？

你可以使用 `torch.unsqueeze()` 方法将该张量的维度扩充为四维。假设原来的张量形状为 `(batch_size, num_classes)`，你可以按以下方式将其转换为四维张量：

Y_train_binary = torch.unsqueeze(Y_train_binary, dim=0)  # 在第0维扩充一个维度
Y_train_binary = torch.unsqueeze(Y_train_binary, dim=2)  # 在第2维扩充一个维度
Y_train_binary = torch.unsqueeze(Y_train_binary, dim=3)  # 在第3维扩充一个维度

这样就得到了形状为 `(1, batch_size, 1, 1, num_classes)` 的四维张量。

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。