如何避免警告：UndefinedMetricWarning：答案

【问题标题】：How to avoid warning: UndefinedMetricWarning:如何避免警告：UndefinedMetricWarning：
【发布时间】：2021-02-04 23:59:19
【问题描述】：

我在运行代码时收到警告，见下文。但是，结果将打印accuracy1、precision1 和recall1。如何避免警告？我正在使用 python 2.7。

警告：UndefinedMetricWarning：精度定义不明确，由于没有预测样本，因此设置为 0.0。 'precision', 'predicted', average, warn_for)

acc = []
pre = []
recall = []
 for i in range(iters):
     features_train, features_test, labels_train, labels_test = \
     train_test_split(features, labels, test_size = 0.3, random_state = i)
     grid_search.fit(features_train, labels_train)
     predicts = grid_search.predict(features_test)

     acc = acc + [accuracy_score(labels_test, predicts)]
     pre = pre + [precision_score(labels_test, predicts)]
     recall = recall + [recall_score(labels_test, predicts)]
     print "accuracy1: {}".format(np.mean(acc))
     print "precision1: {}".format(np.mean(pre))
     print "recall1: {}".format(np.mean(recall))
     best_params = grid_search.best_estimator_.get_params()
     for param_name in params.keys():
     print("%s = %r, " % (param_name, best_params[param_name]))

【问题讨论】：

标签： python scikit-learn

【解决方案1】：

import warnings
warnings.simplefilter('ignore')

上述模块导入解决了我的问题。

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以这样做：

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

【讨论】：