Target is multiclass but average='binary'. Please choose another average setting, one of [None, 'micro', 'macro', 'weighted'].改错
时间: 2023-11-24 16:05:59 浏览: 43
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:
```python
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:
```python
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)
```