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))
时间: 2024-02-17 17:04:34 浏览: 143
这个警告通常是由于在某些标签上没有预测结果而导致的。因此,精确度和F1分数会被定义为0。
如果您确定这是可以接受的情况,您可以使用`zero_division`参数来控制警告的显示。将其设置为`'warn'`,则会显示警告,但代码会继续执行。将其设置为`0`或其他数字,则警告不会显示。
如果您不希望看到任何警告,则可以将Python的警告系统设置为忽略该警告。可以使用以下代码实现:
```python
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore', message='Precision and F-score are ill-defined')
```
这将忽略所有与“Precision and F-score are ill-defined”相关的警告。
相关问题
如何处理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.这一问题?请给出代码
在sklearn中,可以使用`classification_report`函数来计算分类指标,例如精度、召回率和F1分数。如果某个标签在预测结果中没有出现,就会出现上述警告信息。为了解决这个问题,可以使用`zero_division`参数将警告信息关闭,或者手动处理未预测标签的情况。
下面是一个例子,展示了如何使用`classification_report`函数,并将`zero_division`参数设置为1:
```python
from sklearn.metrics import classification_report
# y_true是真实标签,y_pred是预测标签
report = classification_report(y_true, y_pred, zero_division=1)
print(report)
```
如果你想手动处理未预测标签的情况,可以按照如下方式实现:
```python
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score
# y_true是真实标签,y_pred是预测标签
precision = precision_score(y_true, y_pred, labels=labels, average='macro', zero_division=1)
recall = recall_score(y_true, y_pred, labels=labels, average='macro', zero_division=1)
f1 = f1_score(y_true, y_pred, labels=labels, average='macro', zero_division=1)
# 处理未预测标签的情况
for label in labels:
if label not in y_pred:
precision[label] = 1
recall[label] = 1
f1[label] = 1
```
其中,`labels`是所有可能的标签列表,可以使用`np.unique`函数或手动指定。`average`参数可以设置为`macro`、`micro`或`weighted`,具体含义可以参考sklearn文档。
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:
```python
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。
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