UndefinedMetricWarning: Recall and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels with no true samples. Use `zero_division` parameter to control this behavior. _warn_prf(average, modifier, msg_start, len(result))
时间: 2024-03-03 22:48:07 浏览: 24
这是一个警告信息,表示在某些标签中没有真实样本,导致召回率和F1分数未定义,被设置为0。可以使用`zero_division`参数来控制这种行为。这个参数可以设置为'warn'来发出警告,或者设置为一个数值,以避免除以0的错误。如果你使用的是sklearn库,可以在调用`precision_recall_fscore_support`函数时设置`zero_division`参数。例如:
```
from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support
precision_recall_fscore_support(y_true, y_pred, average='macro', zero_division=1)
```
这将使用宏平均(average='macro')计算精度、召回率和F1分数,并将`zero_division`设置为1,以避免除以0的错误。
相关问题
UndefinedMetricWarning: Precision and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples. Use `zero_division` parameter to control this behavior.
这个警告信息的意思是在某些标签中,模型预测的样本数量为0,导致计算精确率和F1-score时出现了分母为0的情况,因此这些指标被设置为0.0。这通常发生在多分类任务中,其中某些类别的样本数量较少,或者是在样本不平衡的情况下。
为了解决这个问题,可以使用`zero_division`参数来控制分母为0的情况。该参数默认为False,表示将分母为0的情况视为正常情况,将精确率和F1-score设置为0.0。如果将该参数设置为True,则分母为0的情况将被视为特殊情况,将精确率和F1-score设置为1.0。
可以按照以下方式设置`zero_division`参数:
```python
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score
# 设置 zero_division 参数为 1,即分母为 0 时,将精确率和F1-score设置为1.0
precision = precision_score(y_true, y_pred, average='macro', zero_division=1)
recall = recall_score(y_true, y_pred, average='macro', zero_division=1)
f1 = f1_score(y_true, y_pred, average='macro', zero_division=1)
```
通过设置`zero_division`参数,可以避免出现UndefinedMetricWarning警告,同时可以保证在样本数量较少或不平衡的情况下,精确率和F1-score的计算结果更加稳定。
怎么解决UndefinedMetricWarning: Precision and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples. Use `zero_division` parameter to control this behavior.问题
UndefinedMetricWarning通常发生在某些标签上没有预测样本的情况下,此时精度和F1分数未定义并被设置为0.0。这可能是由于不平衡的数据导致的。
解决这个问题的方法是使用`sklearn.metrics.precision_recall_fscore_support`函数,并将其与`zero_division`参数一起使用。例如,将`zero_division`参数设置为1可以在标签没有预测样本时将精度和F1分数设置为1。
示例代码:
```
from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support
precision, recall, f1, _ = precision_recall_fscore_support(y_true, y_pred, zero_division=1)
```
在这里,`y_true`是真实标签,`y_pred`是预测标签。
请注意,这并不是一个解决根本原因的解决方案,只是一种处理警告的方法。如果你的数据是不平衡的,你可能需要重新平衡数据或使用其他适当的技术来解决这个问题。