GridSearchCV和LogisticRegregation提升值错误：无法处理连续和二进制的混合

Question

我试着用logisticRegregation运行gridsearch，然后

ValueError: Can't handle mix of continuous and binary

我已将此错误跟踪到metrics.accuracy_score。显然，这个预测并不顺利，虽然y_真是连续的（其他数据也是如此），y_pred全是零，因此被归类为二进制。

• 有没有办法避免这个错误？
• yôpred的性质是否意味着我根本不需要使用逻辑回归，或者这可能是使用参数的结果？

谢谢

Answer 1

有些令人困惑的逻辑回归实际上是一种分类算法（见http://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression）。因此，您提供的目标（“y_true”）数据应该是二进制的。如果你真的想解决一个回归问题，你应该选择一个不同的算法，例如LinearRegression，SVR，randomforestressor等