为什么我得到“支持的目标类型是：(‘二进制’，‘多类’)。而是‘连续’。”错误？
您得到“支持的目标类型是：('二进制'，'多类')。而不是'连续'。”错误的原因可能是您在进行某种机器学习或统计分析任务时，将目标变量（也称为因变量）的类型错误地指定为连续型变量，而实际上它应该是二进制型或多类别型变量。
在机器学习和统计分析中，目标变量可以是不同类型的变量，包括二进制型（只有两个可能取值的变量，如是/否、真/假）、多类别型（有多个离散取值的变量，如红/绿/蓝、高/中/低）和连续型（可以取任意实数值的变量，如身高、体重）。
错误提示表明您的目标变量应该是二进制型或多类别型，而不是连续型。这可能是因为您在进行分类任务时，将目标变量的类型错误地指定为连续型，导致系统无法正确理解您的任务需求。
要解决这个错误，您需要确认您的目标变量的类型，并将其正确指定为二进制型或多类别型。您可以检查您的数据集或任务的特点来确定目标变量的类型。如果您的目标变量是二进制型或多类别型，您可以使用相应的算法和技术进行分类任务。
在腾讯云的机器学习平台中，您可以使用腾讯云机器学习（Tencent Machine Learning，TML）来进行机器学习任务。TML提供了丰富的机器学习算法和模型，可以帮助您进行分类、回归、聚类等各种任务。您可以通过TML的文档了解更多关于分类任务的信息和使用方法。
腾讯云机器学习产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/tml
相关·内容
我在哪里可以找到监督分类机器学习的分类因变量的例子？
例如：
蜥蜴为昆虫，苍蝇为昆虫，蚊子为昆虫，猴子为哺乳动物，熊为哺乳动物，鲨鱼为鱼，格皮为鱼，芬兰为国家，美国为国家，日本为国家，苹果公司为公司，伯克希尔哈撒韦公司作为公司，默克公司，公司.
我已经采取了Udemy机器学习all和所有的场景是只有2个因变量(是或否，1或0)。任何人都知道在哪里可以找到Python代码或学习示例，以便将文本分类为国家、公司、昆虫等。两个以上的因变量？
谢谢
@David Dale，我试过：
import numpy as np
import pandas as pd
dataset = pd.read_cs
浏览 5提问于2017-10-31得票数 0
1回答
以因变量作为分类和回归的多目标？
、、、、
我有两个输入作为我的自变量，我想在此基础上预测3个因变量。
我的3个因变量是两个多范畴类，一个是连续值的.下面是我的目标变量。
typeid_encoded**，** reporttype_encoded**，** log_count
typeid_encoded和reporttype_encoded属于分类类型，每个变量有最小5种不同的类别。
log_count是连续变量。
我已经搜索了很多，我发现的只是使用两种不同的型号。但我找不到这样做的例子。请张贴一些例子，这样对我有帮助吗？
或者有没有其他的方法来使用神经网络，它可以在一个模型中做吗？
我需要一个使用sci学习的例子。提前感谢！
浏览 0提问于2018-03-27得票数 0
我在不同的数据集上练习回归和分类技术。现在我来到这个数据集，我要练习回归算法。
我想尝试一下原始数据、规范化数据和标准化数据的算法(只是一种实践)。
现在我知道了，对于分类变量来说，将它们定义为类别就足够了，并且不需要缩放。
我了解到，因变量不会被缩放。
我学会了如果连续的数值变量有不同的单位或值的巨大差异，我可以试着对它们进行缩放。
但是离散的数值变量呢？我应该按比例吗？我在一些内容中看到，如果有一个小范围的值，我最好将这个离散变量定义为一个分类变量，并且不要对它们进行缩放。这是机器学习中常见的方法吗？
如果能帮助我理解如何处理离散变量，我将不胜感激。
浏览 5提问于2022-03-03得票数 -1
3回答
在学习机器学习的过程中，我了解了在开始尝试建模之前定义问题的重要性。
我可以看到两种类型的问题分类：
监督/无监督/强化算法
分类/聚类/回归/排名
在网络上找到的示例定义：
第一类：
监督算法:训练数据集有输入和期望的输出。在培训期间，模型将调整其变量，将输入映射到相应的输出。
无监督算法:在这类算法中，没有目标结果。算法将对不同组的数据集进行聚类。
强化算法:这些算法都是关于决策的训练。因此，在这些决策的基础上，该算法将根据输出的成败进行训练。最后，通过经验算法将能够给出良好的预测。
第二类：
分类:你想要一个算法来回答二进制的是或否问题(猫或狗，好的或坏的，绵羊或山羊，你知道)，或者你想
浏览 0提问于2018-10-09得票数 1
1回答
基于R的机器学习多标签文本分类
、、、、
我正在R中构建一个机器学习文本分类模型。如果句子属于多个类别，我希望将句子分类到多个标签中。
例如：“手机屏幕分辨率和电池续航时间都很棒”--目前我可以将句子分为电池功能类和手机功能类，但我希望两者兼而有之。
输出可能如下所示：
这将是伟大的，如果有人可以帮助我的想法或方法，以获得上述结果。
浏览 0提问于2017-12-28得票数 2
1回答
我们使用机器学习来区分以下五个疾病类别：
正常(N)
心肌梗死(MI)
冠状动脉疾病
充血性心力衰竭(CHF)
在过去，这些疾病仅用二元分类器:n和MI，N和CAD，N和CHF。
比较多类结果和三个单独的二进制分类结果的最佳方法是什么？
在所有情况下都可以访问混淆矩阵。
浏览 0提问于2019-05-24得票数 2
2回答
我看到许多特征工程在对象特征上都有get_dummies步骤。例如，将包含'M‘和'F’的性别列虚拟为两列，并在单热表示中标记它们。为什么我们不在性别栏中直接将'M‘和'F’设为0和1？虚拟方法在分类和回归模型中对机器学习模型都有积极的影响吗？如果是，原因是什么？谢谢。
浏览 2提问于2016-12-02得票数 0
我最近发现了一种模型，可以根据叶子的大小对爱尔兰花进行分类。有3种类型的花作为目标(因变量)。据我所知，分类数据应该进行编码，以便在机器学习中使用。然而，在该模型中，数据是直接使用的，而不需要编码过程。有人能解释一下什么时候使用编码吗？提前谢谢你！
浏览 0提问于2020-07-16得票数 0
4回答
我是机器学习的新手，我在我的大学里完成了这个任务。我有一个包含100多列和两个目标变量的数据集：$target1$是分类的，即$0$或$1$，而$target2$是连续的，即范围为$0 \space到\space 100$的值。
我如何预测这类问题？
我尝试使用多输出分类从雪橇，使用随机森林作为一个集合，它是很好地预测连续目标变量，但不是分类目标变量。
浏览 0提问于2018-02-09得票数 5
1回答
logistic回归是否适用于分类因变量、连续变量和分类自变量？协变量是连续的还是分类的，这有关系吗？我一直收到关于冗余的警告，在我寻找多重共线性并去掉高度相关的变量后，我仍然得到了警告。enter image description here
浏览 9提问于2020-12-09得票数 0
1回答
目标是对狗和非狗进行分类。训练数据集只包含狗的图像。神经网络将仅使用此训练数据集进行训练，然后使用包含狗和非狗图像的测试数据集进行测试。
我遵循，在我的例子中，自动编码器将所有测试图像归类为狗，这是错误的。
为一个类别分类构建CNN也是不可能的。你知道怎么做吗？
浏览 4提问于2020-07-19得票数 0
1回答
我没有在数据科学或机器学习方面的经验。因此，我无法确定建立语料库是否适用于我试图解决的问题。
我正试图为云技术(如AWS、Google )构建一个参考站点。
我能够构建结构化数据，并在一个单一的生态系统中使用标准的web抓取和sql.queries识别主要实体。
但我希望有能力拥有一种机制，能够自主地识别与该实体和与之有关系的其他实体相关的实体和相关信息。
考虑到特定的生态系统文档遵循一定的风格，我可以使用很少的实体作为培训文档，然后让它对我前面提到的信息进行分类。
这样做的出发点是建立一个语料库吗？我试过了分类语料库生成器。
在多个类别中包含一个特定的文档可以吗？例如，AWS中的实例可以是类
浏览 0提问于2020-02-12得票数 0
回答已采纳
1回答
拥有以下数据：
clientId zipCode codeHeatingType countingType consumptionProfile householdCount squareFootage
01 75015 ELEC P012 A400 6 25
02 75002 GAZ P011 A600 3 30
和
浏览 0提问于2016-10-11得票数 1
5回答
我是机器学习的新手，我正在做一个需要应用机器学习概念的项目。
问题陈述：
我有大量的(比如说3000个)关键字words.These需要被分成七个固定的categories.Each类别是有训练数据(样本关键字)的.I需要有一个算法，当一个新的关键字传递给它时，它应该预测这个关键字属于哪个类别。
我不知道哪种文本分类技术需要应用于this.do，我们有任何可以使用的工具。
请帮帮忙。
提前谢谢。
浏览 1提问于2014-11-19得票数 0
我正在处理一个多类问题(4个类)，我试图用Python来解决这个问题。
我看到我有三个选择：
我简单地实例化了一个分类器，然后用训练来拟合，用测试来评价；
分类器= sv.LinearSVC(random_state=123) classifier.fit(Xtrain，ytrain) classifier.score(Xtest，ytest)
我将实例化分类器“封装”在一个OneVsRest对象中，生成一个用于训练和测试的新分类器；
分类器= OneVsRestClassifier(svm.LinearSVC(random_state=123)) classifier.fit(Xtr
浏览 2提问于2018-08-28得票数 5
回答已采纳
2回答
用于大量分类的分类器和技术
、、、、
我正在为一项包含5000+类别和培训数据的序列标记任务设计一个scikit学习分类器，该分类器的数据至少为8000万，并且可能每年增加1亿。我已经尝试了所有的类别，但它生成分类器的顺序为1000的GBs二进制文件。因此，我认为为每个类别设置一个分类器是有帮助的，也将有助于我对每个类别的特性进行微调，从而提高分类的准确性，但这意味着对每个类别都使用5k+分类器。那么，考虑到我将继续获得更多的培训数据以及可能会发现新的类别，那么如何处理这个大数据需求，以及在这种情况下使用哪些增量分类器呢？
特征数与100+有关，由于序列标记任务，训练样本的连续序列具有相同的特征值。特征值大多是基于文本的，而大多数
浏览 0提问于2015-09-26得票数 7
我是数据科学的初学者。我有一个数据集，其中包含数值数据、分类数据和派生数据(来自其他列)。目标列(依赖项)是二进制列。哪种机器学习算法能最准确地预测我的目标列？
浏览 0提问于2018-09-18得票数 0
2回答
这是我第一次使用蓝色机器学习..。
当我使用相同的训练数据和测试数据训练了两个模型时，当涉及到评估模型时，它会出现误差。
所有的模型都必须有相同的学习者类型。
你知道什么是“学习者类型”的机器学习模式，以及如何告诉学习者类型的模式？
下面是我在蓝色机器学习方面的基本实践的截图：
浏览 3提问于2016-04-21得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
