ValueError: Classification metrics can't handle a mix of unknown and binary targets
时间: 2024-04-04 18:29:18 浏览: 30
这个错误通常是由于目标变量的类型不一致引起的。分类指标只能处理二进制目标变量或多类别目标变量,不能处理未知类型的目标变量。在这种情况下,你需要检查目标变量的数据类型,确保它是二进制或多类别,然后再尝试使用分类指标。如果你的目标变量确实是未知类型的,你需要先对其进行处理,例如将其转换为二进制或多类别类型,然后再使用分类指标。
相关问题
valueerror: classification metrics can't handle a mix of unknown and binary targets
这个错误是由于分类指标无法处理未知和二进制目标的混合导致的。可能是因为您的目标变量中存在未知的值,或者您的数据集中存在缺失值。您需要检查您的数据集并确保目标变量只包含二进制值。如果存在未知值或缺失值,您需要进行数据清洗和预处理。
ValueError: Classification metrics can't handle a mix of continuous and binary targets
这个错误通常出现在你使用了分类指标来评估一个二元回归问题时。可能的原因是你的目标变量是连续的,而不是二元的。
解决方法是使用回归指标来评估你的模型,如均方误差(MSE)或平均绝对误差(MAE),而不是分类指标。
例如,如果你使用 scikit-learn 库,你可以使用 `mean_squared_error` 或 `mean_absolute_error` 函数来计算回归指标。
如果你确定你的目标变量是二元的,那么你需要检查你的数据是否正确加载和处理。你可以使用 `dtype` 属性来检查你的目标变量的数据类型是否为二元。