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

这个错误通常是由于您在使用sklearn.metrics中的某些函数时选择了错误的平均方法，导致平均方法与目标变量不兼容。

在这种情况下，您需要更改average参数的值。可以尝试将average参数设置为'micro'、'macro' 或'weighted'，以根据您的需求选择合适的平均方法，或者将平均方法设置为None。

如果您仍然不确定如何解决此问题，请提供更多代码和背景信息，以便我能够更好地帮助您解决问题。

相关问题

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

这个错误提示通常出现在使用sklearn库中的某些分类评估指标（如precision_score、recall_score、f1_score等）时，平均方式设置为'binary'，但是目标是多分类的情况下。你需要将平均方式设置为'micro'、'macro'、'weighted'或者不设置平均方式。其中，'micro'将所有样本的真实值和预测值看作一组，计算评估指标；'macro'将每个类别的评估指标求平均；'weighted'将每个类别的评估指标乘以该类别的样本数占总样本数的比例，然后求和。如果你不需要对每个类别进行权重处理，可以选择'micro'或者'macro'。

比如，如果你想计算多分类问题的精度（accuracy），你可以这样写代码：

from sklearn.metrics import accuracy_score

y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2]  # 真实标签
y_pred = [0, 2, 1, 0, 0, 1]  # 预测标签
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)  # 计算精度
print("Accuracy:", accuracy)

如果你想计算多分类问题的f1-score，你可以这样写代码：

from sklearn.metrics import f1_score

y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2]  # 真实标签
y_pred = [0, 2, 1, 0, 0, 1]  # 预测标签
f1 = f1_score(y_true, y_pred, average='weighted')  # 计算f1-score
print("F1-score:", f1)

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