GridSearchCV和LogisticRegression引发ValueError：无法处理连续和二进制的混合

Question

我正在尝试使用LogisticRegression运行gridsearch，并获取

ValueError: Can't handle mix of continuous and binary

我已将此错误追溯到metrics.accuracy_score。显然预测并不是那么好，虽然y_true是连续的（和其他数据一样），但y_pred全为零，因此被归类为二进制。

• 有什么办法可以避免这个错误吗？
• y_pred的性质是否意味着我根本没有使用逻辑回归的业务，或者这可能是使用参数的结果？

由于

Answer 1

有些令人困惑的逻辑回归实际上是一种分类算法（参见http://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression）。因此，您提供的目标（＆＃34; y_true＆＃34;）应为二进制数据。如果您实际上是在尝试解决回归问题，则应选择其他算法，例如： LinearRegression，SVR，RandomForestRegressor等