当我使用 lightgbm 进行网格搜索时,我遇到了麻烦。
lgb_classifer = lgb.LGBMRegressor(random_state=12)
grid_lgb = {
'learning_rate': [0.01,0.05],
'num_iterations': [5,10,20]}
gbm_lgb = GridSearchCV(estimator =lgb_classifer, param_grid =grid_lgb, scoring = 'recall', cv=3)
---> gbm_lgb.fit(X_train, y_train)
ValueError: Classification metrics can't handle a mix of binary and continuous targets
两者
X_train
和 y_train
是 array
. y_train
是二进制标签。
最佳答案
啊,我需要再看一眼。但如果它不是评论中链接的问题的重复,那么问题可能在于您定义和训练了 回归 模型 (lgb.LGBMRegressor),而您的变量名称以及所选指标表明存在分类问题。尝试将模型更改为 lgb.LGBMClassifier
关于python - LightGBM-分类指标无法处理二进制和连续目标的混合,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50973373/