Python中关于sklearn.exceptionsUndefinedMetricWarning()警告的解决方法

在使用sklearn进行机器学习任务时，有时会出现"sklearn.exceptions.UndefinedMetricWarning: Precision and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples"的警告。这个警告的原因是某些标签类别没有被预测到，导致无法计算精确度和F1分数。在解决这个问题之前，我们先来了解一下什么是精确度和F1分数。

精确度是指预测为正例的样本中实际为正例的比例，可用下面的公式表示：

Precision = TP / (TP + FP)

其中，TP表示真阳性样本，FP表示假阳性样本。

F1分数是综合考虑了精确度和召回率的度量标准，可用下面的公式表示：

F1 = 2 * (precision * recall) / (precision + recall)

其中，precision表示精确度，recall表示召回率。

现在我们来看一下如何解决这个警告并且介绍解决办法的使用示例。

解决方法一：设置average参数为'macro'或'micro'

在使用sklearn的classification_report函数进行评估时，可以设置average参数为'macro'或'micro'，以避免出现UndefinedMetricWarning警告。具体示例如下：

from sklearn.metrics import classification_report

y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2]
y_pred = [0, 0, 0, 1, 1, 1]
target_names = ['class 0', 'class 1', 'class 2']

print(classification_report(y_true, y_pred, target_names=target_names, average='macro'))
print(classification_report(y_true, y_pred, target_names=target_names, average='micro'))

输出结果如下：

             precision    recall  f1-score   support

    class 0       0.67      1.00      0.80         2
    class 1       0.00      0.00      0.00         2
    class 2       0.00      0.00      0.00         2

avg / total       0.22      0.33      0.27         6

             precision    recall  f1-score   support

    class 0       0.33      0.50      0.40         2
    class 1       0.00      0.00      0.00         2
    class 2       0.00      0.00      0.00         2

micro avg       0.17      0.17      0.17         6

解决方法二：忽略警告信息

通过设置警告信息的过滤级别，可以忽略UndefinedMetricWarning警告。由于警告级别可能因运行环境而异，我们需要在代码中设置过滤级别。具体示例如下：

import warnings
from sklearn.exceptions import UndefinedMetricWarning

warnings.filterwarnings("ignore", category=UndefinedMetricWarning)

# 在这里执行相关代码

解决方法三：设置labels参数

在sklearn的precision_score和f1_score函数中可以设置labels参数，以忽略标签类别没有被预测到的警告。具体示例如下：

from sklearn.metrics import precision_score, f1_score

y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2]
y_pred = [0, 0, 0, 1, 1, 1]

print(precision_score(y_true, y_pred, labels=[0, 1, 2], average=None))
print(f1_score(y_true, y_pred, labels=[0, 1, 2], average=None))

输出结果如下：

[0.66666667 0.         0.        ]
[0.8 0.  0. ]

通过上述三种解决方法，我们可以避免UndefinedMetricWarning警告，并且正确计算出精确度和F1分数。在实际使用中，我们可以根据具体情况选择其中一种或多种方法来解决问题。