UndefinedMetricWarning: Recall is ill-defined and being set to 0.0 due to no true samples. Use zero_division parameter to control this behavior. _warn_prf(average, modifier, msg_start, len(result)) 怎么解决
时间: 2023-06-27 15:01:06 浏览: 465
这个警告是因为在计算召回率时,没有真正的样本,导致除数为0。你可以使用`zero_division`参数控制警告的行为。
例如,如果想要将召回率未定义的标签的值设置为0,可以将`zero_division`参数设置为0,如下所示:
```python
from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support
precision, recall, f1_score, support = precision_recall_fscore_support(y_true, y_pred, zero_division=0)
```
这样,如果召回率未定义,它将被设置为0,而不是发出警告。
相关问题
UndefinedMetricWarning: Recall is ill-defined and being set to 0.0 due to no true samples. Use `zero_division` parameter to control this behavior. _warn_prf(average, modifier, msg_start, len(result)) 怎么解决
这个警告表示召回率无法计算,因为没有真正的样本。可以使用 `zero_division` 参数控制这种情况的行为。
例如,如果想将召回率设置为0.0,可以将 `zero_division` 参数设置为0,如下所示:
```python
from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support
precision, recall, f1_score, support = precision_recall_fscore_support(y_true, y_pred, zero_division=0)
```
或者,你也可以选择忽略这个警告:
```python
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore', '.*recall.*ill-defined.*')
```
不过需要注意,忽略警告可能会掩盖真正的问题,所以最好还是尝试解决这个问题。
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。
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