Traceback (most recent call last): File "E:\Python\PycharmProjects\pythonProject1\Test7.py", line 60, in <module> randomf.fit(X_train, y_train) File "C:\Users\liu\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\sklearn\ensemble\_forest.py", line 385, in fit y, expanded_class_weight = self._validate_y_class_weight(y) File "C:\Users\liu\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\sklearn\ensemble\_forest.py", line 746, in _validate_y_class_weight check_classification_targets(y) File "C:\Users\liu\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\sklearn\utils\multiclass.py", line 218, in check_classification_targets raise ValueError("Unknown label type: %r" % y_type) ValueError: Unknown label type: 'unknown'

这个错误通常表示你在使用 scikit-learn 库中的随机森林 (RandomForest) 模型进行训练时，目标变量的类型不被支持。常见的目标变量类型包括二元分类、多类分类和回归。请检查你的目标变量的类型是否正确，如果不正确，尝试将其转换为正确的类型。如果你的目标变量是分类变量，确保你的目标变量被编码为整数或字符串类型的类别标签。如果问题仍然存在，请提供更多的上下文信息，以便更好地理解问题的来源。

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Traceback (most recent call last): File "D:\PycharmProjects\pythonProject\test.py", line 114, in <module> plt.savefig(args["plot"]) ~~~~^^^^^^^^ KeyError: 'plot'

这个错误提示是因为在代码中没有指定保存图像的路径，也就是缺少了一个名为"plot"的键。你需要检查你的代码，看看是否在保存图像时指定了保存路径。可能需要在命令行或脚本中添加一个参数来指定保存路径，例如：

import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("-p", "--plot", type=str, required=True,
	help="path to output plot")
args = vars(parser.parse_args())

这里定义了一个名为“plot”的参数，用于指定保存图像的路径。如果你已经定义了这个参数，那么你需要检查一下是否正确地传递了这个参数。

Traceback (most recent call last): File "D:\PycharmProjects\pythonProject\test.py", line 108, in <module> plt.plot(N, H.history["acc"], label="train_acc") ~~~~~~~~~^^^^^^^ KeyError: 'acc'

这个错误提示说明你的代码中 `H.history` 没有记录 `acc` 这个指标。可能是因为你在训练模型时没有记录准确率指标，或者是指标名称不是 `acc`。

你可以检查一下在训练模型时是否记录了准确率指标，例如：

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

其中 `metrics=['accuracy']` 表示记录准确率指标。

如果确实记录了准确率指标，可以尝试将指标名称改为 `accuracy`：

plt.plot(N, H.history["accuracy"], label="train_acc")