Traceback (most recent call last): File "D:\jiqixuexi\main.py", line 39, in <module> svc.fit(X_train, y_train) File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\sklearn\svm\_base.py", line 201, in fit y = self._validate_targets(y) File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\sklearn\svm\_base.py", line 745, in _validate_targets check_classification_targets(y) File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\sklearn\utils\multiclass.py", line 207, in check_classification_targets raise ValueError("Unknown label type: %r" % y_type) ValueError: Unknown label type: 'continuous'是什么意思，改怎么改

这个错误发生在使用sklearn中的SVC对模型进行训练时，y_train的标签类型为连续值（continuous），而SVC只能处理离散值（discrete）。因此，需要检查y_train中的标签类型是否正确，如果标签是连续值，可以考虑使用回归算法进行处理，如果标签是离散值，则需要进行分类处理。如果y_train中标签的类型确实是连续值，可以使用sklearn中的回归算法，如LinearRegression或DecisionTreeRegressor等来处理。另外，还需要检查数据预处理过程中是否出现问题导致标签类型错误。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "D:\jiqixuexi\main.py", line 83, in <module> plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.darkred) AttributeError: module 'matplotlib.cm' has no attribute 'darkred'

这个错误提示是因为 `matplotlib` 模块中并没有名为 `darkred` 的颜色映射（colormap）。可以将 `cmap=plt.cm.darkred` 修改为 `cmap='Dark2_r'` 或 `cmap='RdPu'` 等其他可用的颜色映射。例如：

plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap='Dark2_r')

或

plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap='RdPu')

这样就可以正常运行代码了。

Traceback (most recent call last): File "D:\jiqixuexi\main.py", line 62, in <module> roc_auc = auc(fpr, tpr) TypeError: 'numpy.float64' object is not callable是什么意思，该怎么改

这个错误通常是因为在代码中将一个变量命名为了函数名，导致函数被覆盖，从而出现这个错误。在这个错误信息中，错误的来源是`auc`这个函数被当做了一个`numpy.float64`类型的变量来使用，而不是当做函数来使用。

为了解决这个问题，需要检查代码中是否有将函数名覆盖的情况，或者检查变量是否被错误地赋值为函数名。可以尝试重新命名变量名，或者使用`del`语句删除变量，以确保函数名没有被覆盖。

例如，可以尝试使用以下命令删除变量并重新计算AUC：

# 删除可能存在的变量
del auc

# 重新计算AUC
roc_auc = sklearn.metrics.auc(fpr, tpr)

这里我们使用`del auc`删除了名为`auc`的变量，然后使用`sklearn.metrics.auc`重新计算AUC。注意要导入`sklearn.metrics`模块，然后使用`sklearn.metrics.auc`函数来计算AUC。