混淆矩阵：ValueError：分类指标无法处理未知目标和多类目标的混合答案

【问题标题】：Confusion Matrix: ValueError: Classification metrics can't handle a mix of unknown and multiclass targets混淆矩阵：ValueError：分类指标无法处理未知目标和多类目标的混合
【发布时间】：2021-11-21 21:27:20
【问题描述】：

我的脚本很长，但重点在这里：

result = confusion_matrix(y_test, ypred)

y_test 在哪里

    >>> y_test
    ZFFYZTN     3
    ZDDKDTY     0
    ZTYKTYKD    0
    ZYNDQNDK    1
    ZYZQNKQN    3
               ..
    ZYMDDTM     3
    ZYLNYFLM    0
    ZTNTKDY     0
    ZYYLZNKM    3
    ZYZMQTZT    0

Name: BT, Length: 91, dtype: object

值是

>>> y_test.values
array([3, 0, 0, 1, 3, 0, 0, 1, 0, 3, 1, 0, 3, 1, 0, 0, 3, 0, 3, 0, 0, 0,
       1, 3, 3, 3, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 3, 3, 0, 0, 3, 3, 1, 1, 0, 2,
       0, 0, 0, 3, 3, 3, 1, 0, 3, 3, 3, 2, 3, 3, 0, 1, 0, 3, 3, 0, 0, 0,
       0, 0, 3, 3, 3, 3, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 3, 2, 0, 0, 0, 3, 3, 3, 0,
       0, 3, 0], dtype=object)

而ypred 是

>>> ypred
array([3, 0, 0, 1, 3, 0, 0, 1, 0, 3, 1, 0, 3, 1, 0, 0, 3, 0, 3, 0, 0, 0,
       1, 3, 3, 3, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 3, 3, 0, 0, 3, 3, 1, 1, 0, 2,
       0, 0, 0, 3, 3, 3, 1, 0, 3, 3, 3, 2, 3, 3, 0, 1, 0, 3, 3, 0, 0, 0,
       0, 0, 3, 3, 3, 3, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 3, 2, 0, 0, 0, 3, 3, 3, 0,
       0, 3, 0])

给予

    raise ValueError("Classification metrics can't handle a mix of {0} "
ValueError: Classification metrics can't handle a mix of unknown and multiclass targets

令人困惑的是我没有看到任何个未知目标。

所以我检查了ValueError: Classification metrics can't handle a mix of unknown and binary targets，但那里的解决方案不适用于我的情况，因为所有值都是整数。

我还检查了Skitlearn MLPClassifier ValueError: Can't handle mix of multiclass and multilabel-indicator，但我的数据中没有任何编码。

如何获得混淆矩阵并避免这些错误？

【问题讨论】：

你试过result = confusion_matrix(y_test.values, ypred)吗？看来您的 y_test 不仅仅包含类
我试过了，但没用
如果您提供更多信息会有所帮助。我的猜测是 y_test 是问题所在。它的形状是什么？有多个列，这就是错误显示多类目标的原因

标签： python-3.x scikit-learn

【解决方案1】：

这个错误是由于类型混淆造成的。

解决方案是将 y_test 值作为列表转换为confusion_matrix：

result = confusion_matrix(list(y_test.values), ypred)

【讨论】：