Classification metrics can't handle a mix of multiclass and continuous targets

Salut les développeurs, je tente d'implémenter un système de recommandation de film, je suis arrivée à la prédiction des votes des utilisateur, j'ai une matrice user_pred ou chaque ligne i represente tous les votre prédis de l'utilisateur i. j'ai aussi une matrice test pour tester à quel point les prédictions sont justes.

j'essaye de calculer accuracy_score :

Code:

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1 2 3

for j in range(0, len(test)): print 'accuracy score',accuracy_score(np.asarray(test[i]), user_pred[i]))

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j'ai cette erreur:

Code:

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1 2	ValueError: Classification metrics can't handle a mix of multiclass and continuous targets

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meme erreur avec :

Code:

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1 2	precision, recall, fscore, support = score(np.asarray(test[i]), user_pred[i]))

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quelqu'un aurait une idée de l'erreur, je dois vraiment calculer ça surtout precision et recall :(

merci d'avance pour votre aide

Salut,

Citation:

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Envoyé par selmagsi

quelqu'un aurait une idée de l'erreur, je dois vraiment calculer ça surtout precision et recall :(

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Pour avoir une idée de l'erreur, il faudrait déjà savoir de quelle bibliothèque vous avez sorti la fonction accuracy_score.
Ça aiderait à trouver la documentation de la fonction (que vous pouvez lire par ailleurs) voire aller farfouiller dans les sources pour voir dans quelles conditions cette erreur est levée.
Supposons qu'il s'agisse de sklean.metrics., prenez l'exemple de la documentation:

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8

>>> import numpy as np >>> from sklearn.metrics import accuracy_score >>> y_pred = [0, 2, 1, 3] >>> y_true = [0, 1, 2, 3] >>> accuracy_score(y_true, y_pred) 0.5 >>> accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=False) 2

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et remplacez y_true = [0, 1, 2, 3] par y_true = [0, 1, [2, 3], 4].
Vous devriez avoir le même message d'erreur.... donc le problème est dans les arguments passés à la fonction.

- W

Citation:

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Envoyé par wiztricks

Salut,

et remplacez y_true = [0, 1, 2, 3] par y_true = [0, 1, [2, 3], 4].
Vous devriez avoir le même message d'erreur.... donc le problème est dans les arguments passés à la fonction.

- W

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oui c'est au juste cette bibliothéque, mais pourquoi je suis sur que chaque element de test[i]) ou user_pred[i] est unitaire , d'ou ca provient donc?? !! je suis perplexe la!!
pour m'assurer j'ai fait un affichage et ça donne chaque élément un Float , je ne peux pas mettre un post vu que la taille dépasse 1000

Citation:

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Envoyé par selmagsi

oui c'est au juste cette bibliothéque, mais pourquoi je suis sur que chaque element de test[i]) ou user_pred[i] est unitaire , d'ou ca provient donc?? !! je suis perplexe la!!
pour m'assurer j'ai fait un affichage et ça donne chaque élément un Float , je ne peux pas mettre un post vu que la taille dépasse 1000

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Allez voir les sources pour comprendre comment çà détecte cette erreur là, çà vous donnera peut être des idées.

- W

Citation:

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Envoyé par wiztricks

Allez voir les sources pour comprendre comment çà détecte cette erreur là, çà vous donnera peut être des idées.

- W

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Merci pour cette idée, mais c'est parce que je n'ai pas pu en tirer profit de la doc que je me suis dirigée vers vous.
voila ça point excate vers la l'erreur

Citation:

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Envoyé par selmagsi

Merci pour cette idée, mais c'est parce que je n'ai pas pu en tirer profit de la doc que je me suis dirigée vers vous.

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Certes mais sans les données (car c'est d'elles que viennent le problème), on peut tout au plus "lire le code":

Code:

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1 2 3 4 5

y_type = set([type_true, type_pred]) if y_type == set(["binary", "multiclass"]): y_type = set(["multiclass"])   if len(y_type) > 1:

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et conjecturer: puisque y_type est un ensemble, les types (retournés par type_of_target) sont différents et ne sont pas égaux à set(["binary", "multiclass"]). Après vous pouvez lancer la console Python ou modifier le fichier source pour voir ce que sont type_true et type_pred. Et essayer de trouver/comprendre pourquoi il trouve çà différent...
Bref, le boulot du programmeur lambda.

- W

finalement les données n'étaient pas entières , et c'est clair d'apres le message .
Merci à tous