python - LightGBM-分类指标无法处理二进制和连续目标的混合

Question

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。

Answer 1

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