python - k 值连续误差。基础模型训练题

Question

我正在尝试基于标准普尔 500 指数的估值指标构建一个真正的基本机器学习模型。我正在尝试创建一个与价格/收益、收益/份额、价格/销售额、价格/账面指标相关的模型来定价。我希望我可以输入指标，模型根据指标返回一个合理的价格。这个模型只是为了提高我对 python 和数据分析的技能和理解。此模型不会用于任何投资目的。

我一直在尝试创建一个准确的 K 值的可视化。我的代码如下。

k_range=list(range(2,30))
scores= []
for k in k_range: 
    knn= KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
    knn.fit(X_train, y_train)
    y_pred= knn.predict(X_test)
    scores.append(metrics.accuracy_scores(y_test,y_pred))
    

plt.plot(k_range,scores)
plt.xlabel('Value of k for KNN')
plt.ylabel ('Accuracy Score')
plt.title ('Accuracy Scores for Values of k of k-nearest-Neighbors')
plt.show

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-64-ee13fe0909ac> in <module>
      3 for k in k_range:
      4     knn= KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
----> 5     knn.fit(X_train, y_train)
      6     y_pred= knn.predict(X_test)
      7     scores.append(metrics.accuracy_scores(y_test,y_pred))

~\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\neighbors\_base.py in fit(self, X, y)
   1142             self.outputs_2d_ = True
   1143 
-> 1144         check_classification_targets(y)
   1145         self.classes_ = []
   1146         self._y = np.empty(y.shape, dtype=np.int)

~\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\multiclass.py in check_classification_targets(y)
    167     if y_type not in ['binary', 'multiclass', 'multiclass-multioutput',
    168                       'multilabel-indicator', 'multilabel-sequences']:
--> 169         raise ValueError("Unknown label type: %r" % y_type)
    170 
    171 

ValueError: Unknown label type: 'continuous'

我遇到的错误被描述为“ ValueError: Unknown label type: 'continuous' ”。

我的问题是是什么导致了这个错误，我该如何克服它？

感谢大家的帮助和指导。

标签： pythonknntraining-data