这个错误发生是因为您的模型评估函数（classification metrics）无法处理连续和二元目标变量的混合。解决方法 解决此问题的方法取决于您的目标变量类型和模型类型。如果目标变量是连续的，应使用回归模型而不是分类模型。如果目标变量是二元的，可以使用分类模型，但要确保目标变量是二元的，而不是连续的。如果目标变量是混合的
本文简要介绍 pyspark.mllib.evaluation.BinaryClassificationMetrics 的用法。 用法: class pyspark.mllib.evaluation.BinaryClassificationMetrics(scoreAndLabels) 二进制分类的评估器。 1.4.0 版中的新函数。 参数: scoreAndLabels:pyspark.RDD 分数、标签和可选权重的 RDD。 例子: >>> scoreAndLabels = sc....
修复Python 中的 ValueError: Classification metrics can't handle mix of multiclass and continuous-multioutput targets 错误 错误的另一个可能原因可能是您正在使用accuracy_score()函数来解决回归问题。 准确度分数不是回归模型的度量; 它仅适用于分类模型。 回归指标是 R2 分数、MSE(均方误差)和 RMSE(均方根误...
Note thatinbinary classification, recall of the positiveclassisalso known as"sensitivity"; recall of the negativeclassis"specificity". Examples--- >>>fromsklearn.metricsimportclassification_report>>> y_true = [0, 1, 2, 2, 2]>>> y_pred = [0, 0, 2, 2, 1]>>> target_names = ['cla...
from sklearn.metrics import classification_report y_pred = nb.predict(X_test) print('accuracy %s' % accuracy_score(y_pred, y_test)) print(classification_report(y_test, y_pred,target_names=my_tags)) 可以看到,准确率约为74% 线性支持向量机 Linear Support Vector Machine ...
from pyspark.mllib.evaluation import MulticlassMetrics 第二步:数据准备 def get_mapping(rdd, idx): return rdd.map(lambda fields: fields[idx]).distinct().zipWithIndex().collectAsMap() def extract_label(record): label=(record[-1]) return float(label)-1 ...
机器学习/深度学习中,我们经常使用sklearn包中的metrics.classification_report来输出评价指标。本文主要是通过示例方式来记录该函数的常见输入与输出的含义。 示例1 >>> from sklearn.metrics import classification_report >>> y_true = [0, 3, 2, 2, 1, 1, 4, 3, 2, 4, 1, 0, 0] ...
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Note that in binary classification, recall of the positive class is also known as "sensitivity"; recall of the negative class is "specificity". Examples --- >>> from sklearn.metrics import classification_report >>> y_true = [0, 1, 2, 2, 2] >>> y...