怎么修改 ValueError: Classification metrics can't handle a mix of binary and continuous targets

Question

怎么修改这个代码：
y_pred = mlp.predict(X_test)

准确率

混淆矩阵

conf_matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print("混淆矩阵:")
print(conf_matrix)

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

遇到ValueError: Classification metrics can't handle a mix of binary and continuous targets错误通常意味着你在尝试评估一个分类模型（比如多层感知机MLP）时，预测输出与实际目标变量的数据类型不匹配。在分类任务中，y_pred应该是类别标签，而y_test也应该是类别标签，而不是连续值。

解决这个问题的关键是确保y_pred和y_test都是类别标签，而不是连续值。以下是一个修正后的示例代码：

首先，确保你的数据预处理步骤正确地将目标变量转换为分类标签。例如，如果你的目标变量是连续值，你需要使用LabelEncoder或OneHotEncoder将其转换为分类格式。这里假设你的y_test已经是分类标签格式。

from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

# 假设X和y是你的特征和目标变量
# 使用LabelEncoder确保y是分类标签
le = LabelEncoder()
y = le.fit_transform(y)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并训练MLP模型
mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,), max_iter=1000)
mlp.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = mlp.predict(X_test)

# 计算混淆矩阵
conf_matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred)

# 打印混淆矩阵
print("混淆矩阵:")
print(conf_matrix)

这段代码的关键在于使用LabelEncoder确保y是分类标签，然后使用MLPClassifier进行预测，最后计算混淆矩阵。确保在调用predict方法前，你的模型是针对分类任务训练的。

如果y_test和y_pred已经是正确的格式，但仍然出现错误，检查是否在某处意外地改变了它们的数据类型。例如，确保没有在预测后对y_pred进行任何可能改变其类型的转换操作。