Y的scikit混合型

Question

嗨，我是个新手。我正在试着训练计算机，它给出了一个浮点数组来决定这三个类。我把课程分为0、0.5和1。我还尝试了0、1.0和2.0。我仍然得到以下错误：

File "/Library/Python/2.7/site-packages/sklearn/utils/multiclass.py", line 85, in     unique_labels
raise ValueError("Mix type of y not allowed, got types %s" % ys_types)
ValueError: Mix type of y not allowed, got types set(['continuous', 'multiclass'])

我不知道那个错误是什么意思

Answer 1

没有代码很难确定，但我猜y数据的形状并不是预期的。

例如，当我的代码抛出这个错误时，是因为我试图将y数据以（60000，10，2）的形式传递到分类报告中，而它期望它以（60000，10）的形式出现

我在重新运行我不止一次打电话给分类（y U测试）的细胞。。。当我将代码加载到一个合适的脚本中并运行它时，它运行得很好：）

Answer 2

尝试对目标标签使用整数类型。或者，也许更好的方法是使用字符串标签，比如['a', 'b', 'c']，但是使用更具描述性的名称。

如果您检查此文件的代码multiclass.py（code is here）并查找函数type_of_target，您将看到它在本例中有很好的文档记录。

因为有些数据被视为float类型（当包含0.5时），所以它会认为您得到了连续值输出，这对于多类离散分类是行不通的。

另一方面，它会把[0, 1.0, 2.0]看作是一个整数和两个floats，这就是为什么同时得到continuous和multiclass。将最后一个示例切换到[0, 1, 2]应该可以工作。文档还使它听起来像切换到[0.0, 1.0. 2.0]也可以工作，但是要小心，并首先测试它。