ValueError:目标是多类，但average='binary‘。请选择其他平均值设置

在机器学习中，当目标是多类分类问题时，我们可以使用多种平均值设置来评估模型的性能。其中，参数average用于指定平均值的计算方式。在给定的问答内容中，出现了一个错误的参数设置，即average='binary'，而目标是多类分类问题，因此需要选择其他平均值设置。

以下是一些常见的平均值设置选项及其适用场景：

1. average='micro'：
   • 概念：计算所有类别的总体评估指标，不考虑类别之间的差异。
   • 优势：适用于类别不平衡的情况，能够更好地反映整体性能。
   • 应用场景：当类别之间的重要性相等时，或者关注整体性能而不是单个类别时。
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• average='macro'：
  • 概念：计算每个类别的评估指标的平均值，每个类别被视为同等重要。
  • 优势：适用于类别之间的重要性不同的情况，能够更好地反映每个类别的性能。
  • 应用场景：当类别之间的重要性不同，或者关注每个类别的性能时。
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• average='weighted'：
  • 概念：计算每个类别的评估指标的加权平均值，权重为每个类别的支持样本数占总样本数的比例。
  • 优势：适用于类别不平衡的情况，能够更好地反映每个类别的性能，并考虑到类别的分布情况。
  • 应用场景：当类别之间的重要性不同且类别分布不平衡时。
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• average=None：
  • 概念：返回每个类别的评估指标列表，不进行平均计算。
  • 优势：能够查看每个类别的具体性能。
  • 应用场景：当需要详细了解每个类别的性能时。
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需要注意的是，以上的平均值设置选项是通用的，不仅适用于特定的云计算品牌商或产品。在实际应用中，可以根据具体的问题和需求选择合适的平均值设置。