该错误通常是由于混淆矩阵中存在多个类别而导致的，而使用了 average='binary' 的评估方法。这意味着 sklearn 认为只有两个类别。如果在使用这种二元分类设置的同时，实际目标变量中的类别数超过两个，就会出现上述错误。
为了解决这个问题，可以考虑使用其他的 average 参数值，比如 None、micro、macro 或者 weighted。具体内容如下：
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average=None：计算每个类别的分数。 -
average='micro'：对每个类别的每个预测计算一个加权平均数，其中每个类别的权重等于其在数据中的出现频率。这个平均化方法将所有类别的预测放在一起，然后计算他们的准确性。 -
average='macro'：为每个类别计算准确率和召回率，然后计算它们的平均值。这个方法不考虑类别不平衡，因此对于所有类别都平等重要的问题很有用。 -
average='weighted'：为每个类别计算准确率和召回率，然后计算它们的加权平均值，这个加权平均数由每个类别在数据集中的出现频率决定。此方法适用于类别不平衡的数据集。
因此，正确解决这个错误的方法是根据不同的任务需求选择合适的 average 参数进行分类评估。