我正在使用linear_model.LinearRegression
scikit-learn作为预测模型。它的工作原理是完美的。我无法使用该accuracy_score
指标评估预测结果。
这是我的真实数据:
array([1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0])
我的预测数据:
array([ 0.07094605, 0.1994941 , 0.19270157, 0.13379635, 0.04654469,
0.09212494, 0.19952108, 0.12884365, 0.15685076, -0.01274453,
0.32167554, 0.32167554, -0.10023553, 0.09819648, -0.06755516,
0.25390082, 0.17248324])
我的代码:
accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=False)
错误信息:
ValueError:无法处理二进制目标和连续目标的混合
救命 ?谢谢。
编辑(注释后):以下内容将解决编码问题,但强烈建议不要使用此方法,因为线性回归模型的分类器非常差,很可能无法正确分离类。
阅读@desertnaut在下面写得很好的答案,解释为什么这个错误暗示着机器学习方法中的某些错误,而不是您必须“修复”的某些错误。
accuracy_score(y_true, y_pred.round(), normalize=False)
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