GridSearchCV i regresja logistyczna podnieść ValueError: Nie można obsługiwać mieszankę ciągła i binarna

Question

Próbuję uruchomić gridsearch z regresja logistyczna i uzyskać

ValueError: Can't handle mix of continuous and binary 

Mam prześledzić ten błąd metrics.accuracy_score. Wygląda na to, że prognoza nie idzie tak dobrze, a podczas gdy y_true jest ciągła (podobnie jak pozostałe dane), y_pred jest zerowe i dlatego jest klasyfikowane jako binarne.

• Czy istnieje sposób na uniknięcie tego błędu?
• Czy charakter y_pred oznacza, że ​​w ogóle nie używam regresji logistycznej lub czy może to być wynikiem użytych parametrów?

Dzięki

Answer 1

Nieco łudząco regresji logistycznej jest faktycznie algorytm klasyfikacji (patrz http://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression). Jako takie dane docelowe ("y_true"), które je podajesz, powinny być binarne. Jeśli faktycznie próbujesz rozwiązać problem regresji, powinieneś wybrać inny algorytm, np. LinearRegression, SVR, RandomForestRegressor, itp.