ValueError: Target is multiclass but average='binary'. Please choose another average setting, one of [None, 'micro', 'macro', 'weighted'].

这个错误通常出现在使用sklearn.metrics中的一些评估函数时，比如precision_score、recall_score和f1_score等。这些评估函数都涉及到分类问题中的多类别分类问题，而当你的目标变量是多分类问题时，不能使用二元分类的平均值，因为这样会导致不一致的评估结果。解决方法是将average参数设置为'micro'、'macro'或者'weighted'中的一个。

1. micro：将每个分类的结果相加，然后计算总体的评估指标。

2. macro：对每个分类的结果分别计算评估指标，然后对所有分类的指标取平均。

3. weighted：对每个分类的结果分别计算评估指标，然后按分类样本数的比例将所有分类的指标加权平均。

例如，你可以将average参数设置为'macro'，如下所示：

from sklearn.metrics import precision_score
precision_score(y_true, y_pred, average='macro')

这样就可以避免这个错误了。

相关问题

ValueError: Target is multiclass but average='binary'. Please choose another average setting, one of [None, 'micro', 'macro', 'weighted']

这个错误通常在使用sklearn的某些评估器（如precision_score、recall_score、f1_score等）时会出现。它的原因是因为你的目标变量是多类别的，而您指定的平均方式是二元的。请将您的平均参数设置为'micro'，'macro'，'weighted'或者None。

在这些平均方式中，一般会推荐使用'macro'或'weighted'，因为它们可以考虑到多类别的情况。如果您的数据集中各个类别的样本数量不平衡，则选择'weighted'可以更好地反映整体效果。如果您的数据集中各个类别的样本数量相同，则可以选择'macro'。

以下是一个使用'macro'平均方式的示例：

from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score

y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2]
y_pred = [0, 2, 1, 0, 0, 1]

precision = precision_score(y_true, y_pred, average='macro')
recall = recall_score(y_true, y_pred, average='macro')
f1 = f1_score(y_true, y_pred, average='macro')

print("Precision:", precision)
print("Recall:", recall)
print("F1-score:", f1)

输出:

Precision: 0.22
Recall: 0.22
F1-score: 0.22

ValueError: Target is multiclass but average='binary'. Please choose another average setting, one of [None, 'micro', 'macro', 'weighted'].怎么解决

这个错误是因为你选择了 `average='binary'`，但是目标是多类别的情况。你可以尝试选择其他的 `average` 设置，其中之一是 `[None, 'micro', 'macro', 'weighted']`。这些选项可以根据你的具体需求来选择适合的设置。

- `None`：不计算平均值，返回每个类别的评估指标。
- `micro`：对所有类别进行计算，不考虑类别不平衡。
- `macro`：对每个类别分别计算指标，并对所有类别的指标进行平均。
- `weighted`：对每个类别分别计算指标，并按照类别出现的频率进行加权平均。

根据你的需要选择合适的 `average` 设置，并将其传递给评估函数或模型的参数中。这样就可以解决这个错误。