


F スコアの警告: 未定義のメトリクスと予測サンプルの欠落
分類タスクのコンテキストでは、F スコア メトリクスが一般的に使用されますモデルのパフォーマンスを評価します。ただし、「UnknownMetricWarning: F スコアが正しく定義されていません」エラーが発生した場合は、予測サンプルがないため、特定のラベルの F スコアを計算できないことを示します。
この問題は、ラベルが指定されていない場合に発生します。真のラベル セット (y_test) に存在するラベルは、予測されたラベル セット (y_pred) には現れません。したがって、そのようなラベルの F スコアを計算すると、値が未定義になります。この状況に対処するために、scikit-learn はこれらのラベルの F スコアに 0.0 の値を割り当てます。
このシナリオを観察する 1 つの方法は、例を使用することです。ラベル '2' が y_test には存在するが y_pred には存在しない状況を考えてみましょう:
>>> set(y_test) - set(y_pred) {2}
ラベル '2' には予測サンプルがないため、このラベルの F スコアは 0.0 とみなされます。計算にはスコア 0 が含まれるため、未定義のメトリックについて警告する警告が scikit-learn によって表示されます。
この警告は、初めて発生した場合にのみ発生します。この動作は、特定の警告が 1 回だけ表示されるようにする Python の警告のデフォルト設定によるものです。
この警告を抑制するには、warnings.filterwarnings('ignore'):
import warnings warnings.filterwarnings('ignore')あるいは、予測されていないラベルを除外して、対象のラベルを明示的に指定することもできます。サンプル:
>>> metrics.f1_score(y_test, y_pred, average='weighted', labels=np.unique(y_pred)) 0.91076923076923078実際に予測されたラベルを指定することで警告を回避できます。
以上がPython で F スコアが「UnknownMetricWarning」をスローするのはなぜですか? それを修正するにはどうすればよいですか?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。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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