为什么计算F1分数时`UndefinedMetricWarning`只出现一次？

UndefinedMetricWarning: F-score 对于没有预测样本的标签未定义

在 scikit-learn 中，f1_score 指标计算 F1 分数，其中衡量分类模型的准确性。但是，计算需要目标变量 (y_test) 中每个标签存在预测样本。如果预测样本 (y_pred) 中缺少某些标签，这些标签的 F1 分数将变得不确定，从而导致错误消息：

UndefinedMetricWarning: F-score is ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples.

为什么错误仅发生一次

虽然错误消息表明未定义的指标，但它实际上是默认情况下仅出现一次的警告。这是因为 Python 对待警告和错误的方式不同。默认情况下，大多数环境仅显示一次特定警告，即使潜在情况仍然存在。

解决 UndefinedMetricWarning

要解决警告，至关重要的是确保y_test 中的所有标签也存在于 y_pred 中。这可以通过比较标签集来确定：

set(y_test) - set(y_pred)

如果结果是空集，则所有标签都已被预测，并且不会有未定义的 F1 分数。

避免重复警告

如果每次发生警告时都看到它很重要，则warnings.filterwarnings() 函数可用于修改警告处理行为：

import warnings
warnings.filterwarnings('always')

忽略没有预测样本的标签

或者，可以排除特定标签通过指定感兴趣的标签来计算 F1 分数：

metrics.f1_score(y_test, y_pred, average='weighted', labels=np.unique(y_pred))

这可确保分数计算中不考虑预测样本中缺失的标签，从而消除警告。

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