Skitlearn MLPClassifier ValueError：无法处理多类和多标记指示符的混合

Question

我想用Skitlearn MLPClassifier训练和测试我的数据，但我得到 ValueError：无法处理多类和多标记指示符错误的混合。 这是我的代码：

mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(HIDDEN_1_COUNT,HIDDEN_2_COUNT),
                    activation="logistic",
                    solver="sgd", 
                    max_iter=EPOCH_COUNT, 
                    learning_rate_init=LEARNING_RATE)

mlp.fit(dataset_train, labels_train)
print(mlp.score(dataset_test, np.reshape(labels_test, (20, 1))))

根据PyCharm错误发生在最后一行。

dataset_test的形状：20x901，labels_test：1x20

PS：如果我使用 labels_test 而不是 np.reshape（labels_test，（20,1））我得到 ValueError：找到数字不一致的输入变量样品：[1,20] 错误。我无法找到两者的确切解决方案。

Answer 1

可能是因为mlp的结果是单热编码类型，它需要一个热编码标签。当我将labels_test更改为one-hot-encoding时，它已经工作了