raise ValueError("Unknown label type: %r" % y_type) ValueError: Unknown label type: 'continuous'

这个错误通常是由于在使用Scikit-learn的LabelEncoder()函数时，输入的标签类型不正确导致的。这个函数用于将标签数据转换为整数形式，但它只能处理离散型的标签，而不能处理连续型的标签。

解决这个问题的方法是使用另一个函数，比如OneHotEncoder()来处理连续型的标签。或者，如果你的标签是连续型的，你也可以考虑使用回归算法来解决问题，而不是分类算法。

相关问题

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。

Exception in Tkinter callback Traceback (most recent call last): File "D:\python\lib\tkinter\__init__.py", line 1702, in __call__ return self.func(*args) File "C:/Users/邹圣楠/PycharmProjects/house/house.py", line 168, in test model.fit(X_train, y_train) File "C:\Users\邹圣楠\AppData\Local\JetBrains\PyCharmCE2021.3\demo\PyCharmLearningProject\venv\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_logistic.py", line 1516, in fit check_classification_targets(y) File "C:\Users\邹圣楠\AppData\Local\JetBrains\PyCharmCE2021.3\demo\PyCharmLearningProject\venv\lib\site-packages\sklearn\utils\multiclass.py", line 197, in check_classification_targets raise ValueError("Unknown label type: %r" % y_type) ValueError: Unknown label type: 'continuous'

这是一个Python的异常信息，看起来是你在使用scikit-learn库中的Logistic回归模型时出现了错误，错误的类型是“ValueError: Unknown label type: 'continuous'”，提示了未知的标签类型“连续型”的错误。这可能是由于你的标签是连续的，而不是分类的，因此Logistic回归模型无法处理。你可以尝试使用其他适合处理连续标签的回归模型，如线性回归或支持向量回归。