Python LightGBM-分类指标可以'；t处理二进制和连续目标的混合

我在使用lightgbm进行网格搜索时遇到了一个问题

lgb\u classifier=lgb.LGBMRegressor（随机状态=12）
网格_lgb={
“学习率”：[0.01,0.05]，
‘num_迭代’：[5,10,20]}
gbm_lgb=GridSearchCV（估计器=lgb_分类器，参数网格=grid_lgb，评分=‘回忆’，cv=3）
--->gbm_lgb.fit（X_系列、y_系列）
ValueError：分类指标无法处理二进制和连续目标的混合

啊，我需要再看一眼。但是，如果它不是注释中链接的问题的副本，那么问题可能是您定义并训练了一个回归模型（lgb.LGBMRegressor），而您的变量名以及所选的度量表明存在分类问题。尝试将模型更改为

lgb.LGBMClassifier

数据集中的功能类型是什么？可能是@mykhailisovyi的重复项当我运行任何其他模型（如LR、DT和RF）时，它没有错误。@mykhailisovyi功能包括数字和分类数据（执行一个热操作）。