지원되는 대상 유형은 ( 'binary', 'multiclass')입니다. 대신 '연속'을 얻었습니다.

사 메드 무 쿠시

좋은 날, 최적의 알고리즘을 찾기 위해 다음 코드가 있습니다.

models = []
models.append(('LR', LogisticRegression(solver='liblinear', multi_class='ovr')))
models.append(('LDA', LinearDiscriminantAnalysis()))
models.append(('KNN', KNeighborsClassifier()))
models.append(('CART', DecisionTreeClassifier()))
models.append(('NB', GaussianNB()))
models.append(('SVM', SVC(gamma='auto')))
results = []
names = []
for name, model in models:
    kfold = StratifiedKFold(n_splits=10, random_state=1, shuffle=True)
    print(kfold)
    cv_results = cross_val_score(model, X_train, Y_train, cv=kfold, scoring='accuracy')
    print("asd")
    results.append(cv_results)
    names.append(name)
    print('%s: %f (%f)' % (name, cv_results.mean(), cv_results.std()))

내 X와 y는 다음과 같습니다.

X = dataset[['Twf', 'Depth']].values[:17655]
y = dataset['fr1'].values[:17655]

그리고 나는 그것들을

X_train, X_validation, Y_train, Y_validation = train_test_split(X, y, test_size=0.20, random_state=1)

그러나 다음과 같은 오류가 발생했습니다.

ValueError: Supported target types are: ('binary', 'multiclass'). Got 'continuous' instead.

문제는 무엇이며 어떻게 해결합니까?

Vbhargav875

LogisticRegression과 같은 모델은 대상 특성이 [0,1,2 ..] 또는 [a, b, c ..] 같은 클래스 또는 레이블로 구성되어야하는 분류 모델입니다.

대상이 [1.236, 1.451, 2.213 ..]과 같은 연속 데이터로 구성된 경우 위의 오류가 발생합니다.

대상 피쳐에 클래스 (이진 또는 다중 클래스)가 있는지 확인

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