分類評価で「未定義の F スコア警告」が表示されるのはなぜですか?

未定義の F スコア警告: 包括的な理解

エラー メッセージに表示される「未定義の F スコア警告」は、特有の状況を示していますこの場合、グラウンド トゥルース データ (y_test) 内の特定のラベルがモデル (y_pred) によって予測されませんでした。この問題は、予測サンプルのないラベルの F スコア計算が定義されていないために発生します。

未定義の予測の結果

特定のラベルに予測サンプルが存在しないF スコアの計算に影響します。 F スコアは適合率と再現率の両方を組み込んだ集計メトリックであるため、予測に完全に含まれていないラベルに対して F スコアを計算することは意味がありません。その結果、scikit-learn はそのようなラベルの F スコアを 0.0 に設定し、この事前定義された動作を強調する警告を表示します。

初めて警告が表示される理由

Python では、警告とエラーは異なる方法で扱われます。通常、警告はデフォルトで 1 回だけ表示されます。したがって、labels パラメーターを指定せずに F スコア計算を実行すると、初回のみ警告が表示されます。これは、警告が最初の表示後に抑制されるために発生します。

警告の表示を回避する方法

警告を表示しないようにするには、次のいずれかを実行します。

• 警告の表示を無効にするには、warnings.filterwarnings('ignore') を設定しますが、このアクションはすべての警告を抑制するため、お勧めできません。
• F スコア計算のラベル パラメーターを明示的に定義して、予測されたラベルのみが含まれます。このアクションにより、計算で未定義の F スコアが確実に除外され、意味のある結果が得られます。

結論

未定義の F スコアの性質とその方法を理解することで、これらに対処するには、分類評価が正確で有益であることを確認できます。特定のラベルについて予測が存在しない可能性を考慮し、それに応じて計算を調整してください。

以上が分類評価で「未定義の F スコア警告」が表示されるのはなぜですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。