Classification metrics can't handle a mix of binary and multilabel-indicator targets

这个错误通常出现在使用 Scikit-learn 库的分类评估指标函数，比如 accuracy_score、precision_score、recall_score、f1_score 等函数时，输入的真实标签数据是既包含二分类问题的标签，又包含多标签分类问题的标签，这会导致这些函数无法正确计算分类评估指标。

解决这个问题的方法是将多标签分类问题拆分成多个二分类问题，分别计算每个二分类问题的评估指标，最后对所有二分类问题的评估指标进行平均或加权平均，得到整个多标签分类问题的评估指标。具体来说，可以使用 Scikit-learn 库中的 multilabel_confusion_matrix 函数计算每个二分类问题的混淆矩阵，然后根据混淆矩阵计算二分类问题的评估指标。

另外，也可以使用一些特殊的多标签分类评估指标，比如 Hamming loss、Macro-F1、Micro-F1 等指标，这些指标能够直接处理多标签分类问题的标签。