Warum wird in meiner Klassifizierungsbewertung die Warnung „Undefinierter F-Score' angezeigt?

Undefinierte F-Score-Warnung: Ein umfassendes Verständnis

Die in der Fehlermeldung angezeigte „Undefinierte F-Score-Warnung“ weist auf eine einzigartige Situation hin bei denen bestimmte Bezeichnungen in den Ground-Truth-Daten (y_test) vom Modell (y_pred) nicht vorhergesagt wurden. Dieses Problem entsteht durch das Fehlen einer definierten F-Score-Berechnung für Etiketten ohne vorhergesagte Stichproben.

Folgen undefinierter Vorhersagen

Das Fehlen vorhergesagter Stichproben für bestimmte Etiketten wirkt sich auf die F-Score-Berechnung aus. Da es sich beim F-Score um eine aggregierte Metrik handelt, die sowohl Präzision als auch Recall berücksichtigt, ist es nicht sinnvoll, ihn für Labels zu berechnen, die in den Vorhersagen völlig fehlen. Infolgedessen setzt scikit-learn den F-Score für solche Labels auf 0,0 und zeigt eine Warnung an, die dieses vordefinierte Verhalten hervorhebt.

Warum Sie die Warnung zum ersten Mal sehen

Warnungen und Fehler werden in Python unterschiedlich behandelt. Normalerweise wird eine Warnung standardmäßig nur einmal angezeigt. Wenn Sie also die F-Score-Berechnung ohne Angabe des Labels-Parameters ausführen, wird die Warnung nur beim ersten Mal angezeigt. Dies liegt daran, dass die Warnung nach der ersten Anzeige unterdrückt wird.

So vermeiden Sie, dass die Warnung angezeigt wird

Um die Warnung zu entfernen, können Sie entweder:

• Setzen Sie warnings.filterwarnings('ignore') ein, um die Anzeige von Warnungen zu deaktivieren. Diese Aktion ist jedoch nicht ratsam, da sie alle unterdrückt Warnungen.
• Definieren Sie den Parameter „labels“ in der F-Score-Berechnung explizit so, dass nur die vorhergesagten Labels einbezogen werden. Diese Aktion stellt sicher, dass die Berechnung undefinierte F-Scores ausschließt und ein aussagekräftiges Ergebnis liefert.

Schlussfolgerung

Durch das Verständnis der Natur undefinierter F-Scores und wie Um diese zu beheben, können Sie sicherstellen, dass Ihre Klassifizierungsbewertung korrekt und informativ ist. Denken Sie daran, das mögliche Fehlen von Vorhersagen für bestimmte Labels zu berücksichtigen und Ihre Berechnungen entsprechend anzupassen.

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