为什么在 Scikit-learn 中计算 F-Score 时收到'UndefinedMetricWarning”?

Barbara Streisand
发布: 2024-11-25 10:19:14
原创
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Why Am I Getting an

F-Score 计算中的“UndefinedMetricWarning”故障排除

当有标签时,Sklearn 的 F-score 指标有时会触发“UndefinedMetricWarning”未预测的真实数据 (y_test) (y_pred)。发生这种情况是因为对于没有预测样本的标签,F 分数未定义。在这种情况下,分数设置为 0.0。

在您的情况下,您可能已经注意到错误仅在第一次执行期间出现,而不是随后出现。这是因为默认情况下警告仅显示一次。您可以通过将 warnings.filterwarnings() 函数设置为“始终”来修改此行为,以便每次都显示警告。

要避免警告,您有两个选项:

  1. 忽略没有预测的标签:通过将 labels 参数设置为 y_pred 中的唯一值来指定您感兴趣的标签。这将排除没有预测样本的标签,并且警告将消失:
import numpy as np

metrics.f1_score(y_test, y_pred, average='weighted', labels=np.unique(y_pred))
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  1. 显式处理未定义的指标:如果您想在自定义中处理未定义的指标这样,您可以使用 error_score 参数为 undefined 分配特定值(例如 -1、0 或 NaN)

关于尾随的“ precision', 'predicted',average, warn_for)”错误消息,这是 scikit-learn 0.18.1 中的一个错误,已在后续版本中修复。错误消息不应影响您的结果。

以上是为什么在 Scikit-learn 中计算 F-Score 时收到'UndefinedMetricWarning”?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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