调用sklearn模型遇到Unknown label type: continuous 的解决办法

最新推荐文章于 2024-02-08 14:40:18 发布
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调用sklearn模型的时候 报错“Unknown label type: ‘continuous’ “的解决办法

刚刚掌柜在进行模型预测的时候遇到这样的报错：
在这里插入图片描述
为什么会这样呢？掌柜搜过类似问题的解法，发现在StackOverflow上面有个解释的很清楚：
在这里插入图片描述

原来是因为目标列是真实地数字，不能作为分类问题的标签进行运算。那么问题又来了：为什么不能作为分类标签呢？ 再看下面那句话，其实也是sklearn官方文档中地原话：
在这里插入图片描述哦，原来在用sklearn做分类任务的时候，y 应该是整数或者字符串型的向量。至此，这个问题终于得到解答😀，下面

最低0.47元/天 解锁文章
Python 错误 ValueError: Unknown Label Type: ‘continuous‘
迹忆客
06-09 8126
总体来说，这段代码通过逻辑回归模型对训练数据进行训练，并使用训练好的模型对新的样本进行预测。请确保输入变量和目标变量的维度匹配，并正确使用fit和predict方法进行模型训练和预测。通过上述代码，我们可以实现一个简单的逻辑回归模型，并用输入变量和目标变量进行训练。训练完成后，模型就可以用于对新的输入数据进行预测和分类。总体来说，这段代码通过线性回归模型对训练数据进行训练，并使用训练好的模型对新的样本进行预测。如果 sklearn 导入的分类算法，即逻辑回归是在连续目标变量上训练的，它会抛出。
AI4S - 蛋白质数据库: RCSB PDB 的多维度信息统计 (1) 教程
AGI
08-21 411
RCSB PDB 数据集是一个收集了蛋白质的三维结构信息的数据库，是世界蛋白质数据库(wwPDB) 的成员之一，也是生物学和医学领域第一个开放访问的数字数据资源库。RCSB PDB 数据集不仅提供了来自蛋白质数据银行（PDB）档案的实验确定的3D结构，还提供了来自 AlphaFold DB 和 ModelArchive 的计算结构模型(CSM)。用户可以利用 RCSB PDB 数据集提供的各种工具和资源，根据序列、结构和功能的注释进行简单和高级搜索，可视化、下载和分析这些分子，并且在外部注释的背景下，探索生
Unknown label type: ‘continuous
fariy_xie的博客
11-09 2304
哦，原来在用sklearn做分类任务的时候，y 应该是整数或者字符串型的向量。原来是因为目标列是真实地数字，不能作为分类问题的标签进行运算。那么问题又来了：为什么不能作为分类标签呢？原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41013322/article/details/106747880。调用sklearn模型的时候 报错“Unknown label type: ‘continuous’ “的解决办法。
出现报错：Unknown label type: ‘continuous‘
weixin_71458119的博客
04-30 3287
Python超参数优化使用网格搜索时出现的报错
SKlearn互信息法提示：ValueError: Unknown label type: ‘continuous‘
m0_62688477的博客
05-02 2060
采用互信息法进行特征选择时，出现提示ValueError: Unknown label type: 'continuous' 即提示我的因变量y格式有误，看有很多回答说把y转换为int格式，但是我此处的y应为float，所以不适用，后发现改正方法。 原代码： #互信息法 from sklearn.feature_selection import mutual_info_classif as MIC result = MIC(X_var,y) result 解决方法： #互信息法 fro..
猫头虎分享已解决Bug || ValueError: Unknown label type: ‘continuous‘
猫头虎：授渔优于赠鱼，兴趣引领智慧，探索之乐尤显珍贵。商务合作+：Libin9iOak ，万粉变现+：优快云WF，猫头虎承诺每年免费为100名C站创作者做账号流量诊断服务！
02-08 1152
在这篇博客中，我们将详细探讨这一错误的本质。通常，这个错误出现在尝试使用基于标签的分类算法时，但却不慎将连续型数据（如浮点数）作为标签输入。我们将深入探究原因，分析错误，提供解决步骤，并给出预防措施。内容将包括错误的机制、常见场景、修复步骤、代码演示以及防止此类错误的最佳实践。问题解决步骤预防措施使用分类算法时标签为连续型数据1. 确认数据类型2. 转换标签（离散化或改用回归算法）在模型训练前检查数据类型和问题类型希望这篇博客对你遇到的问题有所帮助！
import pandas as pd from sklearn.preprocessing import LabelEncoder,StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier data = pd.read_excel('valid.xlsx') def deleta(data): data = str(data) for i in data: if '%' in i: data = data.strip('%') else: data = data return data del data['电影id'] data['2星占比'] = data['2星占比'].apply(deleta) data['1星占比'] = data['1星占比'].apply(deleta) data['主演'] = data['主演'].str.split(',').apply(lambda x: x[0]) data['类型'] = data['类型'].str.split('/').apply(lambda x: x[0]) data['地区'] = data['地区'].str.split('/').apply(lambda x: x[0]) data['语言'] = data['语言'].str.split('/').apply(lambda x: x[0]) data['上映时间'] = data['上映时间'].astype(str).apply(lambda x: x[:4]) for i in data.columns: if data[i].dtype == 'object': enconder = LabelEncoder() data[i] = enconder.fit_transform(data[i]) else: data[i] = pd.to_numeric(data[i]) datas = pd.read_excel('pre.xlsx') datass = datas[datas.columns[:-1]] score = datas['评分'] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(datass, score, test_size=0.2, random_state=50) transform = StandardScaler() x_train = transform.fit_transform(x_train) x_test = transform.transform(x_test) es = KNeighborsClassifier(n_neighbors=32) es.fit(x_train, y_train) predict = es.predict(y_test) print(predict)报错ValueError: Unknown label type: continuous. Maybe you are trying to fit a classifier, which expects discrete classes on a regression target with continuous values.
最新发布
03-09
好的，我现在需要解决用户在使用KNeighborsClassifier时遇到的ValueError: Unknown label type: continuous的问题。用户提到这是一个分类问题，但目标变量被错误地标记为连续值。首先，我应该回忆一下这个错误的常见...
机器学习中遇到的问题
u011734144的专栏
11-14 2432
1、ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory 找不到so库文件 用自己的账户运行包会报上面的错误，但是用root账户运行却没有问题 原因：root账户里面的LD_LIBRARY_PATH路径能找到这个so文件，但是自己的账户的LD_LIBRARY_PATH路...
ValueError: Unknown label type: ‘continuous‘
记录和分享属于我的“IT”时光。
12-10 6777
报错：ValueError: Unknown label type: ‘continuous’ 解决： （原）neigh.fit(practice_x, practice_y) （现）neigh.fit(practice_x, practice_y.astype('int'))
python出现Unknown label type: 'continuous'问题
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Claly
08-13 4万+
在调用sklearn时出现 Unknown label type: ‘continuous’ 以DecisionTreeClassifier为例 原码 model.fit(X_train, y_train) 更改为 model.fit(X_train, y_train.astype('int'))
数据训练的时候出错：ValueError: Unknown label type: ‘continuous‘
GodGump的博客
05-08 1599
解决方法： 使用.astype(‘int’) 将label转换为int型 建议：了解一下onehot
ValueError: Unknown label type: 'continuous'
qq_41870817的博客
04-20 2万+
调用sklearn_kneighbor分类模型时，若未对数据进行处理， 会出现数据label错误，ValueError: Unknown label type: ‘continuous’ 解决方法： 使用.astype(‘int’) 将label转换为int型 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn_class = KNei...
已解决 ValueError: Unknown label type: ‘continuous‘‘
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09-18 2826
🐱 猫头虎博主 发表技术博客，针对人工智能领域的一个令人头疼的Bug进行深入研究。本文将详细探讨该Bug的原因、解决方法以及如何有效避免，为AI开发者提供宝贵的解决方案。🐾"ValueError: Unknown label type: ‘continuous’"是一个常见但麻烦的Bug，会在机器学习项目中出现。理解其原因，采取正确的解决方法和预防措施是确保项目顺利进行的关键。通过数据检查、数据预处理和选择适当的模型，我们可以成功地解决这个问题，为AI开发提供更好的支持。
SKlearn - ValueError: Unknown label type: 'continuous'
qq_40821260的博客
06-23 1万+
ValueError: Unknown label type: 'continuous' - sklearn程序代码如下错误信息处理方案： 程序代码如下 // An highlighted block def modelfit(alg,dtrain,predictors,targets,performCV=True,printFeatureImportance=True,cv_folds=5): ...
sklearn报错Unknown label type: ‘continuous-multioutput‘
Linvir的博客
10-25 1480
sklearn报错处理
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