我使用带有Keras和Tensorflow的word2vec向量来训练模型。我使用scikit库来计算镜像F度量。但是该函数抛出以下消息:
ValueError: Classification metrics can't handle a mix of multilabel-indicator and continuous-multioutput我在x_train(wordVectors)和y_train(resultVectors)上训练了模型,并用x_test和y_test进行了验证。
我得到了一个 Classification metrics can't handle a mix of multilabel-indicator and multiclass targets 尝试使用混淆矩阵时出错我已经成功地训练和测试了我的模型。 然而,当我尝试使用scikit学习混淆矩阵时,我得到了上面所述的错误。我一直在寻找答案,虽然有关于这个错误的答案,但没有一个对我有效。
我试图使用f1数据集计算多类分类问题的Cifar10评分。我正在从学习库中导入f1流体力学。但是,我一直收到以下错误消息:
ValueError: Classification metrics can't handle a mix of multiclass and continuous-multioutput有人能解释在执行多类分类时如何计算f1吗?我有点糊涂了。