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

这句话的意思是分类指标无法处理同时包含连续多输出和多类别多输出目标的情况。在机器学习中，分类任务通常涉及将输入数据分为不同的类别或标签。连续多输出是指预测结果有多个连续的取值，而多类别多输出是指预测结果包含多个离散的类别或标签。由于这两种类型的输出具有不同的属性，因此常规的分类指标无法同时处理这两种类型的输出。

相关问题

ValueError: Classification metrics can't handle a mix of continuous-multioutput and multiclass targets

这个错误通常发生在你使用分类指标（如准确率、精确率、召回率）来评估一个具有连续多输出（continuous-multioutput）和多类别（multiclass）目标的模型时。

你需要确认你的模型输出的类型和目标类型一致。如果你的模型是多输出的，那么你需要使用适合多输出的评估指标。

例如，如果你的模型输出的是一个二进制矩阵，你可以使用 `sklearn.metrics.multilabel_confusion_matrix` 函数来计算混淆矩阵。 如果你的模型输出是一个连续值，你可以使用回归指标（如均方误差、平均绝对误差）来评估模型。

如果你需要更具体的帮助，请提供更多的代码和信息。

ValueError: Classification metrics can't handle a mix of multiclass-multioutput and multiclass targets

这个错误通常是因为你的模型输出的标签格式与你的评估指标不匹配。具体来说，你的模型可能输出了多个标签，而你的评估指标只适用于单个标签的情况，或者你的模型的输出标签是多分类问题的，而你的指标只适用于二分类问题。

要解决这个问题，你应该先检查你的模型输出的标签格式是否正确，如果不正确，可以考虑更改模型或更改评估指标。如果你不确定如何更改，请提供更多的上下文和代码，我可以帮助你更好地解决这个问题。