UndefinedMetricWarning: Recall is ill-defined and being set to 0.0 due to no true samples. Use `zero_division` parameter to control this behavior. _warn_prf(average, modifier, msg_start, len(result)) 怎么解决

这个警告表示召回率无法计算，因为没有真正的样本。可以使用 `zero_division` 参数控制这种情况的行为。

例如，如果想将召回率设置为0.0，可以将 `zero_division` 参数设置为0，如下所示：

from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support

precision, recall, f1_score, support = precision_recall_fscore_support(y_true, y_pred, zero_division=0)

或者，你也可以选择忽略这个警告：

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore', '.*recall.*ill-defined.*')

不过需要注意，忽略警告可能会掩盖真正的问题，所以最好还是尝试解决这个问题。