UndefinedMetricWarning: Precision and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels

最新推荐文章于 2024-06-07 20:53:20 发布
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分类专栏： Machine learning 文章标签： python sklearn
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博客指出预测标签中缺少实际标签会出现警告，以二分类为例，给出实际标签和预测标签示例说明情况，强调这是警告而非错误，并提及有一种避免警告的方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

遇到这个问题的原因通常是，在预测的标签中缺少实际的标签。

我举个简单的二分类的例子:

实际标签 1，1，1，1，0，0，0，0

预测标签 0，0，0，0，0，0，0，0

这里在预测标签中就没有 1 这个标签。

这个时候就会出现这样的警告，注意这个是警告并不是错误。

一种避免警告的方法如下：

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

 

程序运行出现 UndefinedMetricWarning: Precision and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels
ASS-ASH的博客
03-26 7947
程序运行时出现以下问题·： UndefinedMetricWarning: Precision and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples. Use `zero_division` parameter to control this behavior. 并且模型学习过程中验证集准确率一直在50%，最后结果也是百分之50% 以二分类为例，就是说程序分类的预测标签上只有一类 ..
F-score is ill-defined and being set to 0.0 in labels with no true samples.
a6840231的博客
03-12 1万+
生肉地址：https://stackoverflow.com/questions/43162506/undefinedmetricwarning-f-score-is-ill-defined-and-being-set-to-0-0-in-labels-wi 原因：存在一些样本 label 为 y_true，但是你的 y_pred 并没有预测到。 比如 y_true = (0, 1, 2, 3,...
UndefinedMetricWarning: Precision and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels with no
あずにゃん梓喵的博客
07-08 3774
日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） print(classification_report(testY.argmax(axis=1), predictions.argmax(axis=1), target_names=le.classes_)) 警告： UndefinedMetricWarning: Precision and F-score are ill-defined and being.
【已解决】UndefinedMetricWarning: Precision and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels
weixin_43941438的博客
03-24 3038
预测的标签仅有其中一种(仅有0或仅有1)，就会报出该警告。可以通过设置参数zero_division=1忽略此警告。
UndefinedMetricWarning: Precision and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels
sun2014moon的博客
07-08 1902
预测的标签中缺少实际的标签。 避免警告的方法如下： import warnings warnings.filterwarnings("ignore")
报错分析：Precision and F-score are ill-defined for being 0.0 in labels with no predicted samples
weixin_52268321的博客
11-09 2652
UndefinedMetricWarning: Precision and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples. Use `zero_division` parameter to control this behavior. 如报错所说“ 你的模型的分类结果中有一类是没有被预测的 ”
【sklearn报错解决方案】UndefinedMetricWarning: Precision is ill-defined and being set to 0.0
十一月廿七风雨大作
07-18 1万+
精确率计算的是所有样本的平均精确率。而对于每个样本来说，精确率就是预测正确的标签数在整个预测为正确的标签数中的占比。的某一行改为全0，数据如下。改为全0，数据如下。
UndefinedMetricWarning: Precision and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples. Use `zero_division` parameter to control this behavior.
06-02
这个警告信息的意思是在某些标签中，模型预测的样本数量为0，导致计算精确率和F1-score时出现了分母为0的情况，因此这些指标被设置为0.0。这通常发生在多分类任务中，其中某些类别的样本数量较少，或者是在样本不...
怎么解决UndefinedMetricWarning: Precision and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples. Use `zero_division` parameter to control this behavior.问题
05-25
UndefinedMetricWarning通常发生在某些标签上没有预测样本的情况下，此时精度和F1分数未定义并被设置为0.0。这可能是由于不平衡的数据导致的。 解决这个问题的方法是使用`sklearn.metrics.precision_recall_fscore_...
如何处理UndefinedMetricWarning: Precision and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples. Use zero_division parameter to control this behavior.这一问题？请给出代码
06-01
precision = precision_score(y_true, y_pred, labels=labels, average='macro', zero_division=1) recall = recall_score(y_true, y_pred, labels=labels, average='macro', zero_division=1) f1 = f1_score(y_true...
UndefinedMetricWarning: Precision is ill-defined and being set to 0.0 due to no predicted samples.
Yan456jie的专栏
03-08 2万+
# -*- coding: utf-8 -*- import jieba, os import codecs from gensim import corpora, models, similarities from pprint import pprint from collections import defaultdict import sys import pickle from src.
UndefinedMetricWarning问题
HJ_blog
08-20 2140
评价指标打印出现undefinedmetricwarning
UndefinedMetricWarning: Precision is ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted sa
Yeoman92的博客
07-19 2万+
from sklearn import metricsy_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2] y_pred = [0, 2, 1, 0, 0, 1]y_true_1 = [0, 1, 2, 0, 1, 2] y_pred_1 = [0, 2, 3, 0, 0, 1]y_true_2 = [0, 1, 2, 0, 1, 2] y_pred_2 = [0, 1, 1, 0, 0, 1]
（完全解决）Precision and F-score are ill-defined for being 0.0 in labels with no predicted samples.
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qq_43391414的博客
09-29 3万+
首先，这个错误是在使用如下包才出现的。 from sklearn.metrics import classification_report,accuracy_score 然后，运行我的其他代码，警告如下： UndefinedMetricWarning: Precision and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples. Use zero_division parameter to
分析 UndefinedMetricWarning: Precision is ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicte
最新发布
qlkaicx的博客
06-07 1773
例如，设置为 1 或者其他你认为合适的值，这样当没有预测样本时，精度可以被设置为你指定的值。这是一个特别有用的功能，特别是在处理不平衡数据集时，某些类可能在测试集中很少或没有出现。库，意思是在计算分类精度（Precision）时，出现了未定义的情况，因为有些标签的预测样本数为零。这通常发生在分类模型对某个类别完全没有进行预测的情况下。设置为 0，意味着如果没有预测的样本，那么精度（Precision）将被定义为 0.0。这是为了避免在计算平均精度时出现除以零的错误。
F-score is ill-defined and being set to 0.0 due to no predicted samples.
NockinOnHeavensDoor的博客
12-09 5211
还是StackOverflow：here 原话：F1 = 2 * (precision * recall) / (precision + recall)precision = TP/(TP+FP)as you’ve just said if predictor doesn’t predicts positive class at all - precision is 0.recall = TP/(
F-score is ill-defined and being set to 0.0 in labels with no true samples问题产生原因
qq_43374694的博客
09-04 496
主要参考以上两个链接的内容了解这个问题，产生这个问题的主要原因与数据集有关，其中有一类数据的预测标签没出现过，即没有预测出来。导致数量为0，无法计算与之相关的性能指标，因为有的性能指标是以某种类别数量做分母的。实际解决需要解决数据集啊 这只是一个警告 并不需要解决 有这个警告 只能说明这个数据集分布不平衡。
F-score
YanGeGe_GitHub的专栏
09-18 2916
Precision, Recall, Accuracy, F-score
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