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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本文教你如何在预测模型中忽略警告，通过import warnings模块过滤，确保代码稳健执行。了解并掌握避免警告的最佳实践。
部署运行你感兴趣的模型镜像

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")

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03-26 8082
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 ..
【已解决】UndefinedMetricWarning: Precision and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels
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03-24 3468
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。
F-score is ill-defined and being set to 0.0 in labels with no true samples.
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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,...
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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.
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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("ignor...
UndefinedMetricWarning: Precision and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples. 'precision', 'predicted', average, warn_for) 代码报错原因是这个
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报错分析：Precision and F-score are ill-defined for being 0.0 in labels with no predicted samples
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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 ”
（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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06-07 2139
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。
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评价指标打印出现undefinedmetricwarning
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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]
UndefinedMetricWarning: Precision is ill-defined and being set to 0.0 due to no predicted samples.
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# -*- 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.
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