logreg.fit(X_train,Y_train) ValueError: Unknown label type: 'unknown'

这个错误通常表示你的标签数据类型不正确。请确保你的标签数据类型是数字类型，例如整数或浮点数。如果你的标签数据是字符串类型或其他非数字类型，需要将其转换为数字类型。你可以使用 LabelEncoder 或 OneHotEncoder 来进行转换。此外，请检查你的标签数据是否包含无效值或缺失值，这也可能导致该错误。

相关问题

运行clf.fit(X_train, y_train)时，报错ValueError: Unknown label type: 'continuous'

这个错误通常是因为你的目标值（y_train）不是分类类型（即离散型变量），而是连续型变量。Scikit-learn中的分类模型只能处理分类类型的目标值，而不能处理连续型变量。因此，你可以考虑使用回归模型来处理连续型变量的预测问题。如果你想继续使用分类模型来处理这个问题，你需要将连续型变量离散化（分桶）成几个类别，然后再进行分类模型的训练和预测。

为什么我用clf.fit(X_train,y_train)就报错ValueError: Unknown label type: 'continuous'，但是我改成clf.fit(X_train,y_train.astype('int'))就能运行了

这个错误通常是因为你的目标变量y是连续值而不是离散值。大多数分类器期望目标变量是一个离散的类别，而不是一个连续的数值。例如，在二元分类中，目标变量应该是0或1，而不是任意的实数。

如果你的目标变量确实是连续值，那么你需要使用回归模型而不是分类模型。如果你的目标变量是离散的，但是它被表示为连续值，那么你需要将它转换为整数类型。

因此，将y_train转换为整数类型是一种解决方法，这样分类器就能正确地理解目标变量了。但是请注意，这种转换可能会影响模型的性能和准确度，因为它会丢失一些信息。