Python:逻辑回归给出了ValueError:未知标签类型：'continuous‘

逻辑回归是一种常用的机器学习算法，用于解决二分类问题。它通过拟合一个逻辑函数来预测样本的分类结果。在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现逻辑回归模型。

根据给出的错误信息，"ValueError:未知标签类型：'continuous'"，这个错误通常是由于目标变量的类型不正确导致的。逻辑回归是一种用于分类问题的算法，而不是回归问题。因此，目标变量应该是离散的，而不是连续的。

解决这个问题的方法是检查目标变量的数据类型，并确保它是离散的。如果目标变量是连续的，那么逻辑回归不适用，应该考虑其他回归算法。

以下是一个示例代码，展示了如何使用逻辑回归进行二分类问题的建模：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设你已经准备好了特征矩阵 X 和目标变量 y

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 在训练集上训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

在上述代码中，我们首先导入了逻辑回归模型和数据集划分的函数。然后，我们将数据集划分为训练集和测试集，通常使用train_test_split函数将数据集按照一定比例划分。接下来，我们创建了一个逻辑回归模型，并在训练集上进行训练。最后，我们使用训练好的模型对测试集进行预测。

逻辑回归的优势在于模型简单、计算效率高、可解释性强，并且在许多实际应用中表现良好。它适用于许多领域，如金融、医疗、市场营销等。在腾讯云中，可以使用腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）来进行模型训练和部署。

需要注意的是，本回答中没有提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商，如需了解相关产品和服务，建议查阅官方文档或访问官方网站。