f1_score中的average参数和zero_division参数分别都是指什么
时间: 2024-05-25 17:18:09 浏览: 15
average参数是指计算F1 score时采用的平均方法,可选值为'binary', 'micro', 'macro', 'weighted'和None。其中:
- 'binary':仅适用于二元分类问题,返回的F1 score是正例(positive)的F1 score。
- 'micro':在所有类别上计算总体的TP,FN和FP,然后计算F1 score。
- 'macro':对每个类别单独计算F1 score,然后取平均值。
- 'weighted':对每个类别单独计算F1 score,然后按照类别样本数的比例加权平均。
- None:对每个类别单独计算F1 score,但不做平均。
zero_division参数是指当某个类别的预测结果中没有真实样本时,F1 score的计算方式。可选值为0和1,默认为1。如果设为0,当某个类别没有真实样本时,F1 score将返回0。如果设为1,当某个类别没有真实样本时,F1 score将返回1。
相关问题
cross_val_score中scoring可以有fbeta_score吗
是的,`cross_val_score()`函数中的`scoring`参数可以使用`fbeta_score`来进行评分。`fbeta_score`是F-beta得分的一种形式,其中beta值控制了精确率和召回率之间的权衡。在sklearn中,`fbeta_score`的定义如下:
```
fbeta_score(y_true, y_pred, beta, average='binary', sample_weight=None, zero_division='warn')
```
其中,`y_true`和`y_pred`是真实标签和预测标签,`beta`是控制精确率和召回率之间权衡的参数,`average`是指定计算得分的方式(可以是二元分类、多类分类或多标签分类),`sample_weight`是每个样本的权重,`zero_division`是指定当分母为0时的行为。
例如,如果要使用F1值作为评分指标,可以将`scoring`参数设置为`make_scorer(fbeta_score, beta=1.0)`。
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))这是什么报错
这是关于Precision(精准率)和F-score(F1分数)计算中出现的警告。
这个警告通常发生在你进行分类任务时,某些标签没有被预测到,导致无法计算相关的指标。在这种情况下,Precision 和 F-score 被设置为0。
可以通过使用 `zero_division` 参数来控制这种行为。例如,将 `zero_division` 设置为1,如果分母为0,则将结果设置为1,而不是抛出异常。
示例代码:
```
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score
precision = precision_score(y_true, y_pred, zero_division=1)
recall = recall_score(y_true, y_pred, zero_division=1)
f1score = f1_score(y_true, y_pred, zero_division=1)
```
这将解决这个警告问题。