{"id":2997,"date":"2023-07-19T17:19:03","date_gmt":"2023-07-19T17:19:03","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/unbekannter-wert-fehler-fortlaufender-etikettentyp\/"},"modified":"2023-07-19T17:19:03","modified_gmt":"2023-07-19T17:19:03","slug":"unbekannter-wert-fehler-fortlaufender-etikettentyp","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/unbekannter-wert-fehler-fortlaufender-etikettentyp\/","title":{"rendered":"So beheben sie: valueerror: unbekannter etikettentyp: \u201ekontinuierlich\u201c"},"content":{"rendered":"

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Ein h\u00e4ufiger Fehler, der in Python auftreten kann, ist:<\/span><\/p>\n

 ValueError<\/span> : Unknown label type: 'continuous'\n<\/strong><\/pre>\n
 Dieser Fehler tritt normalerweise auf, wenn Sie versuchen, sklearn<\/strong> zur Anpassung an ein Klassifizierungsmodell<\/a> wie die logistische Regression<\/a> zu verwenden, und die Werte, die Sie f\u00fcr die Antwortvariable verwenden, kontinuierlich statt kategorisch sind.<\/span><\/p>\n
 Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.<\/span><\/p>\n
 So reproduzieren Sie den Fehler<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Angenommen, wir versuchen, den folgenden Code zu verwenden, um ein logistisches Regressionsmodell anzupassen:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> numpy as<\/span> np\nfrom<\/span> sklearn. linear_model<\/span> import<\/span> LogisticRegression\n\n#define values for predictor and response variables\n<\/span>x = np. array<\/span> ([[2, 2, 3], [3, 4, 3], [5, 6, 6], [7, 5, 5]])\ny = np. array<\/span> ([0, 1.02, 1.02, 0])\n\n#attempt to fit logistic regression model\n<\/span>classifier = LogisticRegression()\nclassify. fit<\/span> (x,y)\n\nValueError<\/span> : Unknown label type: 'continuous'\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
 Wir erhalten eine Fehlermeldung, da die Werte unserer Antwortvariablen derzeit kontinuierlich sind.<\/span><\/p>\n
 Denken Sie daran, dass ein logistisches Regressionsmodell<\/a> erfordert, dass die Werte der Antwortvariablen kategorisch<\/a> sind, sodass:<\/span><\/p>\n