ValueError：目标是多类但平均值='二进制'。请选择另一个平均设置，[None, 'micro', 'macro', 'weighted']

Posted 2023-03-12

【中文标题】ValueError：目标是多类但平均值=\'二进制\'。请选择另一个平均设置，[None, \'micro\', \'macro\', \'weighted\']

【英文标题】：ValueError: Target is multiclass but average='binary'. Please choose another average setting, one of [None, 'micro', 'macro', 'weighted']ValueError：目标是多类但平均值='二进制'。请选择另一个平均设置，[None, 'micro', 'macro', 'weighted']

【发布时间】：2021-12-05 09:15:06

【问题描述】：

我正在研究多类分类，我正在寻找分类器的准确性，我正在使用：

model = RandomForestClassifier(random_state=2)
model.fit(X_train, y_train)
preds = model.predict(X_test)
Accuracy=accuracy_score(y_test, preds, average='micro')

得到一个错误：

TypeError: accuracy_score() got an unexpected keyword argument 'average'

当我使用时：

model = RandomForestClassifier(random_state=2)
model.fit(X_train, y_train)
preds = model.predict(X_test)
Accuracy=accuracy_score(y_test, preds)

得到一个错误：

ValueError: Target is multiclass but average='binary'. Please choose another average setting, one of [None, 'micro', 'macro', 'weighted'].

谁能帮我解决多类分类问题的准确性？

在我的 xgboost 函数中的代码下方：

scorers = 
        'f1_score':make_scorer(f1_score),
        'precision_score': make_scorer(precision_score),
        'recall_score': make_scorer(recall_score),
        'accuracy_score': make_scorer(accuracy_score)
      
#fitting the training dataset to the model
xgb_model = XGBClassifier(n_jobs=-1, objective='multi:softmax')
#setattr(xgb_model, 'verbosity', 2)
param_dist = 'n_estimators': stats.randint(150, 1000),
              'learning_rate': stats.uniform(0.01, 0.59),
              'subsample': stats.uniform(0.3, 0.6),
              'max_depth': [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
              'colsample_bytree': stats.uniform(0.5, 0.4),
              'min_child_weight': [1, 2, 3, 4]
             

#     numFolds = 5
#     kfold_5 = cross_validation.KFold(n = len(X), shuffle = True, n_folds = numFolds)
    skf = StratifiedKFold(n_splits=3, shuffle = True)
    gridCV = RandomizedSearchCV(xgb_model, 
                             param_distributions = param_dist,
                             cv = skf,  
                             n_iter = 5,  
                             scoring = scorers, 
                             verbose = 3, 
                             n_jobs = -1,
                             return_train_score=True,
                             refit = False)
gridCV.fit(x_train,y_train)

这是尝试make_scorer(f1_score,average='micro')时的错误：

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-68-8b24047fa926> in <module>
      1 print("********** Xgboost classifier *************")
      2 start_time = time.monotonic()
----> 3 y_test, xgb_predict, xgb_pred_prob = xgboost_classifier(x,y)
      4 end_time = time.monotonic()
      5 print(timedelta(seconds=end_time - start_time))

<ipython-input-67-2661dd9c3c1a> in xgboost_classifier(x, y)
     36     scorers = 
     37             'f1_score':make_scorer(f1_score,average='micro'),
---> 38             'precision_score': make_scorer(precision_score()),
     39             'recall_score': make_scorer(recall_score()),
     40             'accuracy_score': make_scorer(accuracy_score())

TypeError: precision_score() missing 2 required positional arguments: 'y_true' and 'y_pred'

我不知道为什么gridCV.fit(x_train, y_train) 不向得分手提供Y 值？

【问题讨论】：

accuracy_score 应该没有关键字参数average，这是真的。您确定您的第二条错误消息来自accuracy_score 函数吗？如果您有多个类并且忘记设置average 关键字，我预计会出现类似F1_score 的错误。您使用的是哪个版本的sklearn？你能给我们整个错误堆栈输出吗？

这是我正在使用的整个代码，我已经准确地测试过它是否来自它或者没有 Sklearn 版本是 0.22.1

【参考方案1】：

我通过将平均值添加到 F1、精度和召回率来解决了这个问题。只有准确性不需要这个参数！

scorers = 
            'f1_score': make_scorer(f1_score, average='micro'),
            'precision_score': make_scorer(precision_score, average='micro'),
            'recall_score': make_scorer(recall_score, average='micro'),
            'accuracy_score': make_scorer(accuracy_score)
          

【讨论】：

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谢谢，如果您想为您的问题添加一些内容，请使用“编辑”功能。

这可能是问题所在：make_scorer(f1_score)。您还必须将任何关键字参数传递给make_scorer。你可以试试make_scorer(f1_score,average='micro')。

谢谢，我无法编辑我的问题，这就是我再次发布的原因。