Pourquoi est-ce que je vois l'avertissement « Avertissement F-Score non défini » dans mon évaluation de classification ?

Avertissement de score F non défini : une compréhension complète

L'"avertissement de score F non défini" rencontré dans le message d'erreur signifie une situation unique dans lequel des étiquettes spécifiques dans les données de vérité terrain (y_test) n'ont pas été prédites par le modèle (y_pred). Ce problème survient en raison de l'absence de calcul de score F défini pour les étiquettes sans échantillons prédits.

Conséquences des prédictions non définies

L'absence d'échantillons prédits pour certaines étiquettes a un impact sur le calcul du score F. Étant donné que le F-score est une mesure globale qui intègre à la fois précision et rappel, il n’a pas de sens de le calculer pour des étiquettes complètement absentes des prédictions. En conséquence, scikit-learn définit le score F de ces étiquettes sur 0,0 et affiche un avertissement, mettant en évidence ce comportement prédéfini.

Pourquoi voyez-vous l'avertissement la première fois

Les avertissements et les erreurs sont traités différemment en Python. En règle générale, un avertissement n'est affiché qu'une seule fois par défaut. Ainsi, si vous exécutez le calcul du F-score sans spécifier le paramètre labels, vous ne rencontrerez l’avertissement que la première fois. Cela se produit car l'avertissement est supprimé après le premier affichage.

Comment éviter de voir l'avertissement

Pour éliminer l'avertissement, vous pouvez soit :

• Définissez warns.filterwarnings('ignore') pour désactiver l'affichage des avertissements, mais cette action n'est pas conseillée car elle supprime tous les avertissements.
• Définissez explicitement le paramètre labels dans le calcul du F-score pour inclure uniquement les étiquettes prévues. Cette action garantit que le calcul exclut les scores F non définis et donne un résultat significatif.

Conclusion

En comprenant la nature des scores F non définis et comment pour y répondre, vous pouvez vous assurer que votre évaluation de classification est exacte et informative. Pensez à considérer l'absence potentielle de prédictions pour certains labels et à ajuster vos calculs en conséquence.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!