問題解決： ValueError: Can't Handle mix of binary and continuous
阿新 • • 發佈：2018-12-21
昨天做了隨機森林迴歸預測，但是在做模型評估時報瞭如題所示的錯誤： ValueError: Can't Handle mix of binary and continuous
報錯程式碼如下：
precision, recall, F1, _ = precision_recall_fscore_support(y_test, pred_test, average="binary")
其實一開始報同樣錯的地方是：
train_acc = accuracy_score(y_train, pred_train)
後來我換了個方法，使用dtree.score的方法解決了這行程式碼的問題，但是precision_recall_fscore_support這部分的問題始終無法解決。一開始我以為是資料型別的問題，然而並不是，查看了Stack Overflow： https://stackoverflow.com/questions/38015181/accuracy-score-valueerror-cant-handle-mix-of-binary-and-continuous/43945086
依舊無法解決。今早，檢視程式碼，無意中發現是包導錯了，使用錯了方法。我要做的是分類，而匯入了迴歸的演算法去訓練的模型。
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
將演算法換成迴歸即可解決問題了。
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier