ValueError:未知标签类型：'continuous'，SVC Sklearn

这个错误通常出现在使用SVC（支持向量机分类器）算法进行分类任务时，目标变量的类型被错误地标记为连续型（continuous）。SVC算法是一种用于处理离散型标签（分类）的算法，无法处理连续型标签（回归）。

解决这个问题的方法是将目标变量的类型更正为离散型。如果目标变量是连续型的，那么SVC算法并不适用，应该选择其他适合回归任务的算法，如SVR（支持向量机回归）。

在机器学习中，目标变量的类型通常分为两类：离散型和连续型。离散型变量表示有限个可能的取值，如分类任务中的类别标签；而连续型变量表示无限个可能的取值，如回归任务中的实数值。

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6大监督学习方法：实现毒蘑菇分类

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概率类模型评估指标，你知道几个？

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3，sklearn的一般流程

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让机器学习人类分类—Scikit-learn（献给初学者的机器学习案例）

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解决 ValueError: feature_names mismatch training data did not have the following f

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一把 sklearn 走天下 | 统计师的Python日记第12天

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