GridSearchCV和LogisticRegression引发ValueError：无法处理连续和二元混合数据

Question

我正在尝试用逻辑回归进行网格搜索，但遇到了一个问题：

ValueError: Can't handle mix of continuous and binary

我追踪到这个错误是因为 metrics.accuracy_score。显然，预测的结果不太理想，真实的结果（y_true）是连续的（数据的其他部分也是），而预测的结果（y_pred）全是零，因此被当作二分类处理。

• 有没有办法避免这个错误？
• y_pred的这种情况是否意味着我根本不应该使用逻辑回归，还是说这可能是因为使用的参数不合适？

谢谢

Answer 1

有点让人困惑的是，逻辑回归实际上是一种分类算法（可以查看 http://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression）。因此，你输入的目标数据（“y_true”）应该是二分类的。如果你想解决的是回归问题，那就应该选择其他算法，比如线性回归（LinearRegression）、支持向量回归（SVR）、随机森林回归（RandomForestRegressor）等。