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. _warn_prf(average, modifier, msg_start, len(result))怎么改

您可以使用`zero_division`参数来控制这个警告的行为。该参数默认为`'warn'`，表示警告会显示，但精确度和F1分数会被定义为0。如果您想要更改这个行为，可以将`zero_division`设置为其他值。

例如，如果您希望将精确度和F1分数设置为一个小的非零值，而不是0，您可以将`zero_division`设置为该值。例如，以下代码将其设置为0.1：

from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score

precision = precision_score(y_true, y_pred, average='macro', zero_division=0.1)
recall = recall_score(y_true, y_pred, average='macro', zero_division=0.1)
f1 = f1_score(y_true, y_pred, average='macro', zero_division=0.1)

这将确保即使在没有预测样本的标签上，精确度和F1分数也不会被设置为0，而是被设置为0.1。您可以根据需要更改这个值。