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ValueError:分类指标不能处理多标签指示器和连续多输出目标的混合
python、tensorflow、keras、scikit-learn、classification
我不知道问题出在哪里，也不知道为什么会出现这个错误： ValueError: Classification metrics can't handle a mix of multilabel-indicatormodel.predict(X_test)
print(classification_report(y_lab,predictions)) ValueError:分类指标不能处理多</em
浏览 296提问于2021-11-07得票数 0
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ValueError:分类指标不能处理多标签指示器和连续多输出目标的混合
python、random-forest、sklearn-pandas、multilabel-classification
我使用随机森林分类器算法来预测我的样本属于不同的类别(5个不同的类别)。然而，在做出预测之后，我不能准确地评估我的模型，因为有不同的类。我在另一篇文章中看到有必要使用np.argmax(y_pred，axis=1)，但我并不真正理解它的用处和如何使用该元素，甚至在我的例子中也不是必需的。你能帮帮我吗？
浏览 3提问于2021-01-09得票数 0
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ValueError:分类指标不能处理多类和多标签指标的混合。
python、machine-learning、lstm、data-science、text-classification
我有2000种不同标签的多类标签文本分类问题。使用带有手套嵌入的LSTM进行分类。目标变量的标签编码器
le = LabelEncoder() train_y = le.transformtrain_y, validation_data=(X_test, test_y),epochs=10, batch_size=64, callbacks=[metrics])
在第一个时代
浏览 0提问于2019-06-07得票数 1
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反转XGBoost中的一个热编码标签？
python、xgboost
我试图打印XGBoost多标签分类器的精度分数。但是，我仍然坚持这个错误：
ValueError:分类指标不能处理多标签指示器和二进制目标的混合。
浏览 7提问于2020-06-18得票数 1
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分类指标不能处理连续多输出和多标签指标目标的混合
python、keras
我已经创建了一个具有数字输入和单个分类输出的ANN，这是一个热编码为19个类别中的一个。我设置我的输出层有19个单位。我现在不知道如何执行混淆矩阵，也不知道如何根据这一点执行classifier.predict()，而不是单个二进制输出。我一直收到一个错误，说分类指标不能处理连续多输出和多标签指标目标的
浏览 3提问于2018-02-26得票数 13
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ValueError:分类指标不能处理未知和多类目标的混合
classification、knn
我得到这个错误:ValueError:分类指标不能处理未知和多类目标的混合 knn = KNeighborsClassifier()pred = knn.predict
浏览 21提问于2019-04-17得票数 0
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分类指标不能处理多类和多标签指标的混合。
python、machine-learning、deep-learning、confusion-matrix、mlxtend
plot_confusion_matrix(conf_mat=mat, class_names=label.classes_, show_normed=True, figsize=(7,7))
我在第4行的“分类度量不能处理多类和多标签指示目标的混合
浏览 12提问于2022-09-25得票数 0
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错误:分类指标不能处理多类多输出和多标签指示器目标的混合
python、cross-validation、multilabel-classification
我正在尝试做多标签文本分类。我有这些文档的原始标签，以及表示为一个热编码(19000个文档x 200个标签)的分类结果(使用mlknn分类器)。现在我试图用f1_score的微观和宏观来评估分类，但我得到了这个错误(在第3行) ValueError: Classification metrics can't handle a mix of multiclass-multioutputy_pred, aver
浏览 2提问于2018-06-25得票数 9
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F-评分: ValueError:分类指标不能处理多标记指标和连续多输出目标的混合。
python、keras、model、evaluation、measure
我使用带有Keras和Tensorflow的word2vec向量来训练模型。我使用scikit库来计算镜像F度量。但是该函数抛出以下消息：
ValueError: Classification metrics can't handle a mix of multilabel-indicator and continuous-multioutput我在x_train(wordVectors)和y_train(resultVectors)上训练了模型，并用x_test和y_test进行了验证。我可以将预测转换为<em
浏览 0提问于2019-06-07得票数 2
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ValueError:分类指标不能处理多标签指示器和二进制目标的混合。
python、tensorflow、machine-learning、keras、scikit-learn
我想应用KerasCLassifier来解决多类分类问题.y的值是一个热编码的，例如：1 0 0这是我的密码：
from keras.models import Sequentialy_true，y_pred) 177 check_consistent_length(y_true，y_pred，( sample_weight) 178 if y_type.startswith(“多标签site-packages/sklearn/metrics/classificat
浏览 1提问于2019-02-05得票数 1
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ValueError:分类度量不能处理多类和连续多输出目标的混合。
machine-learning、conv-neural-network、metrics、multiclass-classification
我试图使用f1数据集计算多类分类问题的Cifar10评分。我正在从学习库中导入f1流体力学。但是，我一直收到以下错误消息：
ValueError: Classification metrics can't handle a mix of multiclass and continuous-multioutput有人能解释在执行多类分类时如何计算f1吗？我有点糊涂了。
浏览 2提问于2022-04-14得票数 1
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混淆矩阵错误“分类指标不能处理多标签指示器和多类目标的混合”
python、machine-learning、keras、scikit-learn、confusion-matrix
我已经成功地训练和测试了我的模型。 然而，当我尝试使用scikit学习混淆矩阵时，我得到了上面所述的错误。我一直在寻找答案，虽然有关于这个错误的答案，但没有一个对我有效。
浏览 812提问于2019-02-08得票数 18
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confusion_matrix() | ValueError:分类指标不能处理多类和多类-多输出目标的混合
python、neural-network、classification、confusion-matrix、multilabel-classification
我有许多分类模型要使用confusion_matrix()进行比较 matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred) # ERROR >>> y_pred 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3] >>> y_test.shape
(500, ) 错误： ValueErrormix of multiclass and multiclass-multioutput targets 在y
浏览 78提问于2021-03-29得票数 1
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ValueError:在ROC曲线计算中，分类指标不能处理多类和多标记指标的混合。
python、machine-learning、scikit-learn、classification
我想画一条多类分类的roc曲线。首先，我使用以下代码计算y_pred和y_probay_proba= dtree_model.predict_proba(X_test) fpr_list.
浏览 8提问于2022-08-18得票数 0
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ValueError:分类度量不能处理多标签指示符和多类目标的混合。
python、keras、nlp、evaluation
我试图使用自变量(阿拉伯语句子)和因变量(多类，但使用一种热编码技术)来预测模型。我在火车和测试装置上使用了托卡器技术。它显示了以下错误：ynew和y_test值如下：
y_test = arr
浏览 2提问于2022-03-11得票数 1
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使用一个热编码器时出现的gridsearchCV错误
python、machine-learning、scikit-learn、deep-learning
我在使用网格搜索cv时遇到了这个错误：“分类度量不能处理多标签指示符和多类目标的混合”。best_accuracy = grid_search.best_score_
我应该得到最好的参数，但是我得到了错误- ValueError:<e
浏览 1提问于2019-10-04得票数 0
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分类度量不能处理多类和连续多输出目标的混合。
tensorflow、scikit-learn、one-hot-encoding、multiclass-classification
为了文本分类的目的，我正在multiclass数据集上运行一个经过预先训练的multiclass模型。因为它是多类的，所以我不知道如何生成classification report。我找到的解决方案是和。我理解，因为它是一个多类分类，所以我必须one-hot-encode test_y值(我确实这样做了)。classification_report(test_y, y_pred, digits=8)) 88 if len(y_type) > 1:
浏览 8提问于2020-07-21得票数 1
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精度分数错误:分类指标不能处理多类和连续目标的混合
python、machine-learning、scikit-learn、hyperparameters
我正在尝试使用超参数调优来优化某一性能度量的分类模型。OS_x、OS_y是使用SMC过度采样的x和y训练集，其各自的形状为：(1290，33) (1290，)
错误似乎发生在显示的代码块的最后一行。
浏览 5提问于2021-12-23得票数 0
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ValueError:分类标准不能处理CNN中多标签指示符和多类目标的混合。
cnn、image-classification、convolutional-neural-network
我对ML和CNN相当陌生，这是我的第一次尝试。我已经设法让我的模型运行，现在我试图生成一个混淆矩阵和分类报告，但我收到了一个错误。我已经把下面的代码给你看了。在我的数据集上有一些上下文是一个包含9,339幅图像的数据集，并根据它们可能属于的家庭对这些图像进行分类，总共有25个家庭/类。数据集名为Malimg。Classification Report')------------------------------------------------------------------
浏览 0提问于2021-04-29得票数 3
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sklearn.neural_networks.MLPRegressor -无法计算精度分数
python、scikit-learn、mlp
我正在使用MLPRegressor为我的问题生成一个二进制类多输出预测。一旦得到了我的预测，我就使用numpy.round()对所有的值进行舍入，这样我就可以使用accuracy_score(因为准确性评分只适用于分类问题)。在此之后，当我得到以下错误时，我尝试使用sklearn.metrics.accuracy_score：
浏览 4提问于2020-10-07得票数 0
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