Метрики классификации ошибок машинного обучения не могут справиться с сочетанием целей с несколькими классами и несколькими выходами и с несколькими метками. - PullRequest
Новая
       7

Метрики классификации ошибок машинного обучения не могут справиться с сочетанием целей с несколькими классами и несколькими выходами и с несколькими метками.

0 голосов
/ 14 июля 2020

Получение ошибки:

Файл "C: \ Users \ Oskar \ anaconda3 \ lib \ site-packages \ sklearn \ metrics_classification.py", строка 90, в _check_targets "и {1} целях ".format (type_true, type_pred))

ValueError: Метрики классификации не могут обрабатывать сочетание целей многоклассового вывода и многозначного индикатора

Хотелось бы помощи! 

if ml_type == 'classification':
    preds_train = kNeigh.predict(X_train)
    preds_test = kNeigh.predict(X_test)
    cutoff = 0.7                           
    yTrain = np.zeros_like(preds_train)    
    yTrain[preds_train > cutoff] = 1       
 
    yTest= np.zeros_like(preds_test)    
    yTest[preds_test > cutoff] = 1 
    #preds_train=np.argmax(preds_train, axis=1)
    #preds_test=np.argmax(preds_test, axis=1)
    

  
    train_f1 = f1_score(y_train, np.round(yTrain))
    train_precision = precision_score(y_train, np.round(yTrain))
    train_recall = recall_score(y_train, np.round(yTrain))
    test_f1 = f1_score(y_test, np.round(yTest)), 
    test_precision = precision_score(y_test, np.round(yTest))
    test_recall = recall_score(y_test, np.round(yTest))
    print('knn TRAIN: f1_score={}, precision={}, recall={}'.format(train_f1, train_precision, train_recall))
    print('knn TEST: f1_score={}, precision={}, recall={}'.format(test_f1, test_precision, test_recall))
...