ValueError: Classification metrics can‘t handle a mix of multiclass and unknown targets

最新推荐文章于 2024-05-22 17:28:12 发布
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分类专栏： keras 文章标签： keras
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40015791/article/details/90243429
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【Python】遇见错误：ValueError: Classification metrics can‘t handle a mix of binary and continuous targets
m0_65157892的博客
03-13 2641
在利用随机森林模型预测信用卡流失人数这个项目中，需要划分训练集和测试集。而在划分过程中出现了bug。
Keras显示召回率(classification metrics can't handle a mix of multi-label-indicator targets) model.predict
热门推荐
weixin_40015791的博客
05-15 4万+
本来程序中用了model.evaluate来求loss和准确率 score, acc = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=batch_size) 后来想加上recall，查了半天也没找到model.evaluate能返回recall。 后来就想换个函数： y_pred=model.predict(X_test, batch_size=...
accuracy_score ValueError: Classification metrics can‘t handle a mix of multiclass and cont
Ryan的博客
02-02 1288
accuracy_score ValueError: Classification metrics can't handle a mix of multiclass and cont
ValueError: Classification metrics can‘t handle a mix of binary and multilabel-indicator targets
qq_59370520的博客
04-29 910
：它是在一个子节点中所需的所有观察权重之和的最小值。较高的值防止模型学习可能对特定样本选定的树高度特定的关系。这些参数中的每一个控制XGBoost算法的各个方面，影响其性能和行为。10. `scale_pos_weight`：它是负类权重与正类权重的比率。`：它指定要在树的叶节点上进行进一步分割所需的最小损失减少量。11. `num_class`：它指定问题中的类数。在这种情况下，设置为2。9. `nthread`：它指定用于运行XGBoost的并行线程数。：它指定要构建的提升轮数（或决策树）的数量。
ValueError: Classification metrics can‘t handle a mix of multiclass and continuous-multioutput targe
weixin_47313431的博客
05-02 4215
画混淆矩阵的时候，报的错误 因为真实与预测维度不一致导致 #原本的 predictions = model.predict(x_val, batch_size=BS) truelabel = y_val.argmax(axis=-1)# 将one-hot转化为label conf_mat = confusion_matrix(y_true=truelabel, y_pred=predictions) #修改后的 predictions = model.predict(x_val, batch_si.
Classification metrics can‘t handle a mix of multiclass-multioutput and binary targets报错
weixin_44436319的博客
06-09 5568
报错截图 在使用模型评估指标的时候出现了报错，后来发现是因为传入函数的预测结果标签和真实标签的数据属性数量不同，真实标签数据多加了一列序号，因此报错。 只需要将传入的数据列数保持一致即可解决问题了。 ...
ValueError: Classification metrics can t handle a mix of continuous and multiclass targets
05-28
这个错误通常是由于你的模型输出的标签格式不正确导致的。分类指标无法处理连续值和多类别值的混合目标。你需要确保你的模型输出的标签是多类别的，而不是连续值。你可以尝试将标签进行 one-hot 编码，或者使用适当...
ValueError: Classification metrics can't handle a mix of multiclass and continuous targets
05-01
这个错误通常是由于使用分类指标（例如准确率，精确率，召回率等）来评估回归问题而引起的。分类指标只适用于离散的类别标签，而不适用于连续的数值标签。 解决方法是使用回归指标来评估模型在回归问题上的性能。...
valueerror: classification metrics can't handle a mix of multiclass and continuous targets
06-28
这个错误是由于分类指标无法处理多类别和连续目标的混合导致的。可能是在使用分类指标时，目标变量既包含多个类别，又包含连续值。需要检查数据集和模型，确保目标变量的类型正确，并且使用正确的指标来评估模型的...
ValueError: Classification metrics can't handle a mix of multiclass and continuous-multioutput targets
06-01
这个错误通常出现在使用分类指标（classification metrics）来评估多类别回归问题（multiclass regression problem）的情况下。这是因为分类指标通常用于评估分类问题（classification problem），而不是回归问题...
ValueError: Classification metrics can‘t handle a mix of continuous-multioutput and multiclass targe
qq_45436365的博客
09-17 1万+
ValueError: Classification metrics can't handle a mix of continuous-multioutput and multiclass targe
解决accuracy_score报错Classification metrics can‘t handle a mix of continuous and multiclass targets
yimenren的博客
03-21 5655
问题原因：label和predicted类型不一致 如果label是one-hot形式，需要在inputs_labels后面加.argmax(axis=1)进行反one-hot编码 acc = accuracy_score(inputs_labels.argmax(axis=1),predicted.numpy().argmax(axis=1)) 此外，如果求交叉熵的时候，label是one-hot形式，使用： loss_fn = tf.keras.losses.CategoricalC..
ValueError: Classification metrics can‘t handle a mix of continuous and binary targets解决办法
qlkaicx的博客
03-11 2040
ValueError: Classification metrics can't handle a mix of continuous and binary targets
ValueError: Classification metrics can‘t handle a mix of unknown and binary targets【已解决】
qq_23022733的博客
08-26 1901
参考链接：１．２.３．。
python mulit函数_ValueError:分类度量无法处理multilabelindicator和二进制目标的混合
weixin_39588983的博客
03-01 1224
/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/sklearn/metrics/classification.pyin accuracy_score(y_true, y_pred, normalize, sample_weight)174175 # Compute accuracy for each possible representation--> ...
Classification metrics can't handle a mix of continuous and multiclass targets
一起学习 | Study Together
03-19 2万+
在稀奇古怪的地方上浪费了好多时间...
Python报错：ValueError: Classification metrics can‘t handle a mix of binary and continuous targets
sweet_tea_的博客
01-01 6699
Python报错：ValueError: Classification metrics can‘t handle a mix of binary and continuous targets
Classification metrics can‘t handle a mix of continuous and multiclass targets
最新发布
Aurora_Waiting的博客
05-22 564
显示Classification metrics can't handle a mix of continuous and multiclass targets。于是看了一下y_true, y_pred的数据，发现经过CNN预测得到的y_pred不是整数，而y_true是整数。在用CNN网络做故障诊断时想要获取混淆矩阵，但是系统却报错了，原代码长这样。indexes长这样。
混淆矩阵不支持multilabel-indicator
m0_64748541的博客
04-17 4027
from sklearn.metrics import confusion_matrix import seaborn as sns def plot_cm(labels, predictions): cm = confusion_matrix(labels, predictions) plt.figure(figsize=(5,5)) sns.heatmap(cm, annot=True, fmt="d") plt.title('Confusion matri.
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