분류 평가에 '정의되지 않은 F-점수 경고'가 표시되는 이유는 무엇입니까?

정의되지 않은 F-점수 경고: 포괄적인 이해

오류 메시지에 표시된 "정의되지 않은 F-점수 경고"는 고유한 상황을 나타냅니다. 여기서는 정답 ​​데이터(y_test)의 특정 레이블이 모델(y_pred)에 의해 예측되지 않았습니다. 이 문제는 예측 샘플이 없는 레이블에 대해 정의된 F-점수 계산이 부족하기 때문에 발생합니다.

정의되지 않은 예측의 결과

특정 레이블에 대한 예측 샘플이 없음 F-점수 계산에 영향을 미칩니다. F-점수는 정밀도와 재현율을 모두 통합한 집계 지표이므로 예측에 전혀 없는 레이블에 대해 계산하는 것은 의미가 없습니다. 결과적으로 scikit-learn은 해당 레이블의 F-점수를 0.0으로 설정하고 사전 정의된 동작을 강조하여 경고를 표시합니다.

처음으로 경고가 표시되는 이유

Python에서는 경고와 오류가 다르게 처리됩니다. 일반적으로 경고는 기본적으로 한 번만 표시됩니다. 따라서 labels 매개변수를 지정하지 않고 F-점수 계산을 실행하면 처음에만 경고가 표시됩니다. 이는 첫 번째 표시 후에 경고가 표시되지 않기 때문에 발생합니다.

경고 표시를 방지하는 방법

경고를 제거하려면 다음 중 하나를 수행할 수 있습니다.

• 경고 표시를 비활성화하려면 warnings.filterwarnings('ignore')를 설정하지만 이 작업은 모든 경고를 억제하므로 권장되지 않습니다.
• F-점수 계산에서 labels 매개변수를 다음과 같이 명시적으로 정의합니다. 예측된 라벨만 포함합니다. 이 작업을 수행하면 계산에서 정의되지 않은 F-점수가 제외되고 의미 있는 결과가 생성됩니다.

결론

정의되지 않은 F-점수의 특성과 방법을 이해함으로써 이를 해결하기 위해 분류 평가가 정확하고 유익한지 확인할 수 있습니다. 특정 라벨에 대한 예측이 없을 가능성을 고려하고 이에 따라 계산을 조정하세요.

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