LightGBM- метрики классификации не могут обрабатывать смесь двоичных и непрерывных целей

Question

Я сталкиваюсь с проблемой, когда использую lightgbm для поиска по сетке.

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

И то и другое X_train А ТАКЖЕ y_train является array, y_train это двоичная метка.

Answer 1

Ах, мне нужен был второй взгляд. Но если это не дубликат проблемы, связанной в комментариях, проблема может заключаться в том, что вы определяете и обучаете регрессионную модель (lgb.LGBMRegressor), в то время как имена ваших переменных, а также выбранная метрика предполагают проблему классификации. Попробуйте сменить модель на lgb.LGBMClassifier