為什麼我在分類評估中看到「未定義的 F 分數警告」？

未定義的F-Score 警告：全面了解

錯誤訊息中遇到的「未定義的F-Score 警告」表示特殊情況其中模型(y_pred) 未預測真實資料(y_test) 中的特定標籤。出現此問題的原因是沒有預測樣本的標籤缺乏定義的 F 分數計算。

未定義預測的後果

某些標籤缺少預測樣本影響 F 分數計算。由於 F 分數是一個綜合了精確度和召回率的聚合指標，因此對於預測中完全不存在的標籤計算它是沒有意義的。因此，scikit-learn 將此類標籤的 F 分數設為 0.0 並顯示警告，以反白顯示此預定義行為。

為什麼您第一次看到警告

Python 中警告和錯誤的處理方式不同。通常，預設情況下警告僅顯示一次。因此，如果您在未指定 labels 參數的情況下執行 F 分數計算，則僅在第一次時才會遇到警告。發生這種情況是因為警告在第一次顯示後被抑制。

如何避免看到警告

要消除警告，您可以：

• 設定warnings.filterwarnings('ignore') 來停用警告的顯示，但不建議這樣做，因為它會抑制所有警告警告。
• 在 F 分數計算中明確定義 labels 參數，以僅包含預測的標籤。此操作可確保計算排除未定義的 F 分數並產生有意義的結果。

結論

透過了解未定義 F 分數的性質以及如何實現為了解決這些問題，您可以確保您的分類評估準確且資訊豐富。請記住考慮某些標籤可能缺少預測並相應地調整您的計算。

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