Classification metrics can't handle a mix of multiclass and continuous targets是什么意思

这错误通常表示您在使用分类指标（如准确率、召回率、F1得分等）来评估一个既有多类别标签又有连续值标签的问题时出现了问题。分类指标只适用于离散标签的问题，而不能应用于连续值标签的问题。您需要根据问题的性质选择正确的评估指标。例如，对于具有多类别标签的问题，您可以使用混淆矩阵、多类别分类指标（如多分类的F1得分、宏/微平均准确率等）等。对于连续值标签的问题，您可以使用回归指标（如均方误差、平均绝对误差等）。

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Classification metrics can't handle a mix of multiclass and continuous targets什么意思

这句话的意思是，分类度量无法处理同时包含多类和连续目标的情况。在机器学习中，分类度量通常被用来评估分类模型的性能，例如准确率、召回率、F1分数等。但是，如果目标变量是同时包含多个类别和连续值的混合类型，这些传统的分类度量就无法使用了。在这种情况下，需要使用其他类型的度量来评估模型的性能，例如均方误差、R平方等。

Classification metrics can't handle a mix of multiclass and continuous targets

这是一个关于分类指标和混合多类和连续目标问题的问题。 我可以回答这个问题。 通常，分类指标只能用于多分类目标，而回归指标通常用于连续目标。 但是，如果您有一个混合目标，您可以使用一些特殊的技术来解决这个问题。 比如，您可以对连续目标进行离散化，然后使用多分类指标。 但是，具体要使用哪种技术取决于您的数据和问题的特征。