Classification+metrics+can't+handle+a+mix+of+binary+and+continuous+targets

这个错误通常是由于分类指标无法处理二进制和连续目标的混合导致的。解决此问题的一种方法是将数据拆分为二进制和连续目标，然后分别进行评估。另一种方法是将目标转换为二进制或连续值，具体取决于您的数据和模型。您可以使用sklearn.metrics中的函数来评估分类指标，例如accuracy_score和roc_auc_score等。以下是一个例子，展示如何使用roc_auc_score函数来评估二进制目标的分类指标：

from sklearn.metrics import roc_auc_score

y_true = [0, 1, 0, 1]
y_scores = [0.1, 0.9, 0.2, 0.8]
auc = roc_auc_score(y_true, y_scores)
print("ROC AUC score:", auc)