accuracy_score | Machine Learning: classificação com SKLearn

from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.metrics import accuracy_score modelo = LinearSVC() modelo.fit(treino_x, treino_y) previsoes = modelo.predict(teste_x) accuracy_score(teste_y, previsoes)

ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-56-04eed5cd32e0> in <cell line: 8>() 6 previsoes = modelo.predict(teste_x) 7 ----> 8 accuracy_score(teste_y, previsoes) 2 frames /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/sklearn/metrics/_classification.py in _check_targets(y_true, y_pred) 93 94 if len(y_type) > 1: ---> 95 raise ValueError( 96 "Classification metrics can't handle a mix of {0} and {1} targets".format( 97 type_true, type_pred ValueError: Classification metrics can't handle a mix of multilabel-indicator and binary targets

Oii, Maria, tudo bem?

Tem uma incompatibilidade nos tipos de dados que você está passando para a função de accuracy_score. O erro menciona uma mistura de multilabel-indicator e binary targets, o que sugere que os dados de teste_y ou previsoes podem não estar no formato esperado.

Uma coisa importante a verificar é se o treino_y e o teste_y estão sendo formatados corretamente como arrays unidimensionais. Isso porque a LinearSVC espera que o y seja um vetor de forma (n_samples,) e não como um dataframe ou matriz de forma (n_samples, 1).

E, por fim, quando você separa o y dos dados, tente garantir, por favor, que ele seja um array unidimensional. Com o pandas você pode fazer isso usando a .values.ravel() para transformar o y em um formato adequado.

Se outra dúvida surgir, estamos disponíveis aqui no fórum! :)

Abraços e bons estudos!

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