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：

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。