为什么我在分类评估中看到'未定义的 F 分数警告”？

未定义的 F-Score 警告：全面了解

错误消息中遇到的“未定义的 F-Score 警告”表示特殊情况其中模型 (y_pred) 未预测真实数据 (y_test) 中的特定标签。出现此问题的原因是没有预测样本的标签缺乏定义的 F 分数计算。

未定义预测的后果

某些标签缺少预测样本影响 F 分数计算。由于 F 分数是一个综合了精度和召回率的聚合指标，因此对于预测中完全不存在的标签计算它是没有意义的。因此，scikit-learn 将此类标签的 F 分数设置为 0.0 并显示警告，突出显示此预定义行为。

为什么您第一次看到警告

Python 中警告和错误的处理方式不同。通常，默认情况下警告仅显示一次。因此，如果您在未指定 labels 参数的情况下运行 F 分数计算，则仅在第一次时才会遇到警告。发生这种情况是因为警告在第一次显示后被抑制。

如何避免看到警告

要消除警告，您可以：

• 设置 warnings.filterwarnings('ignore') 以禁用警告显示，但不建议这样做，因为它会抑制所有警告。
• 在 F-score 计算中显式定义 labels 参数仅包含预测的标签。此操作可确保计算排除未定义的 F 分数并产生有意义的结果。

结论

通过了解未定义 F 分数的性质以及如何实现为了解决这些问题，您可以确保您的分类评估准确且信息丰富。请记住考虑某些标签可能缺少预测并相应地调整您的计算。

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