ValueError: Number of classes, 9, does not match size of target_names, 10. Try specifying the labels parameter

这个错误通常是由于 `target_names` 参数与你的数据集中类别数量不匹配所导致的。你可以通过指定 `labels` 参数解决这个问题。具体来说，你可以在使用相关函数时设置 `labels` 参数，例如：

from sklearn.metrics import classification_report
report = classification_report(y_true, y_pred, labels=range(9), target_names=target_names)

其中，`labels` 参数应该设置为你数据集中实际存在的类别编号，而不是 `target_names` 中的类别名称。这样就能够正确地生成分类报告了。

相关问题

ValueError: Number of passed names did not match number of header fields in the file

这个错误通常是因为指定的列名数量与文件中列的数量不匹配。请检查你指定的列名数量是否正确，并确保文件中列的数量与指定的列名数量相同。如果你没有指定列名，则可以通过设置`header=None`来告诉Pandas该文件中没有列名。如果你指定的列名数量与文件中列的数量不同，可以尝试将列名设置为`None`，让Pandas自动推断列名。你可以尝试以下代码：

data = pd.read_csv('/home/w123/Documents/data-analysis/40-0-data/ratio/40-0-ratio.txt', header=None, usecols=[1, 2])
y = data.iloc[:, :-1].values.reshape(-1, 1)
X = data.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1)

regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X, y)
y_pred = regressor.predict(X)
print("Regression Function: y = {:.2f} + {:.2f}x".format(regressor.intercept_[0], regressor.coef_[0][0]))

plt.scatter(X, y, color='blue')
plt.plot(X, y_pred, color='red')

data2 = pd.read_csv('/home/w123/Documents/data-analysis/40-0-data/ratio/40-5-ratio.txt', header=None, usecols=[1, 2])
y2 = data2.iloc[:, :-1].values.reshape(-1, 1)
X2 = data2.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1)

regressor2 = LinearRegression()
regressor2.fit(X2, y2)
y2_pred = regressor2.predict(X2)
print("Regression Function: y = {:.2f} + {:.2f}x".format(regressor2.intercept_[0], regressor2.coef_[0][0]))

plt.scatter(X2, y2, color='green')
plt.plot(X2, y2_pred, color='orange')
plt.legend(['Regression Line 2', 'Observations 2'])

data3 = pd.read_csv('/home/w123/Documents/data-analysis/40-0-data/ratio/40-10-ratio.txt', header=None, usecols=[1, 2])
y3 = data3.iloc[:, :-1].values.reshape(-1, 1)
X3 = data3.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1)

regressor3 = LinearRegression()
regressor3.fit(X3, y3)
y3_pred = regressor3.predict(X3)
print("Regression Function: y = {:.2f} + {:.2f}x".format(regressor3.intercept_[0], regressor.coef_[0][0]))

plt.scatter(X3, y3, color='purple')
plt.plot(X3, y3_pred, color='yellow')

plt.title('Linear Regression')
plt.xlabel('Independent Variable')
plt.ylabel('Dependent Variable')
plt.legend(['Regression Line 1', 'Observations 1', 'Regression Line 2', 'Observations 2', 'Regression Line 3', 'Observations 3'])
plt.show()

raise ValueError( ValueError: The number of FixedLocator locations (14), usually from a call to set_ticks, does not match the number of labels (7).

这个错误是因为设置的y轴刻度（ticks）和标签（labels）数量不一致导致的。

在代码中，你使用了以下语句设置y轴刻度：

plt.yticks([i/20 for i in range(14)], ['0.70', '', '0.80', '', '0.90', '', '1.00'])

其中，`[i/20 for i in range(14)]`表示y轴刻度，包含14个值。`['0.70', '', '0.80', '', '0.90', '', '1.00']`表示对应的y轴标签，包含7个值。这就导致了上述错误信息：FixedLocator locations的数量为14，而标签的数量只有7。

要解决这个问题，可以将刻度和标签数量保持一致。例如，可以将刻度和标签都设置为7个值，表示0.70、0.75、0.80、0.85、0.90、0.95、1.00这几个值。修改后的代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 已知算法类别与识别率，按顺序存储
algorithm_type = ['linear', 'polynomial', 'gaussian', 'sigmoid']
accuracy = [0.75, 0.82, 0.88, 0.70]

# 定义颜色
color_list = ['red', 'blue', 'green', 'purple']

# 绘制柱状图
plt.bar(range(len(algorithm_type)), accuracy, color=color_list)

# 设置标题和轴标签
plt.title('Yala')
plt.xlabel('Kernel Function Type')
plt.ylabel('Accuracy')

# 设置x轴标签和位置
plt.xticks(range(len(algorithm_type)), ['Linear', 'Polynomial', 'Gaussian', 'Sigmoid'])

# 设置y轴起始点和终点
plt.ylim(0.70, 1)

# 设置y轴刻度间隔
plt.yticks([i/20 for i in range(7)], ['0.70', '0.75', '0.80', '0.85', '0.90', '0.95', '1.00'])

# 显示图形
plt.show()

这样就可以避免出现刻度和标签数量不一致的错误了。你可以根据需要自由调整y轴的刻度和标签。