如何消除所有sklearn警告

Question

我正在使用sklearn中的F1_score指标。对于一些训练数据集，y=1（罕见情况）的总数为零，F1_score为零，这是正常的。但是sklearn会给出以下警告：

"UndefinedMetricWarning: F-score is ill-defined and being set to 0.0 due to no predicted samples".

有人知道如何消除这个警告吗？通常情况下，我们能否消除sklearn中所有类型的警告？

- saunter

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这里接受的答案似乎有你感兴趣的信息：https://dev59.com/IFgQ5IYBdhLWcg3wMhBJ - Jason Baumgartner

可能是重复的问题：UndefinedMetricWarning: F-score is ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples。 - Venkatachalam

我检查了所有的内容，但是没有找到我想要的。 - saunter

Answer 1

你可以通过 Python 中的 warnings 模块来轻松地忽略警告，就像这样。

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore') 

例如，

from sklearn.metrics import f1_score

yhat = [0] * 100
y = [0] * 90 + [1] * 10

print(f1_score(y, yhat))

这会抛出警告。为避免这种情况，请使用：

from sklearn.metrics import f1_score

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore') 

yhat = [0] * 100
y = [0] * 90 + [1] * 10

print(f1_score(y, yhat))

这不会显示警告。

- Sreeram TP

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谢谢你的信息。实际上我在代码开头有一行 "warnings.filterwarnings('ignore')"，但是警告仍然弹出。我猜测这个 "ignore" 只控制 Python 模块的警告而不是 sklearn 的警告。在你的例子中，你可能需要交换 f1_score 函数中的 y 和 yhat，以查看效果，因为第一个参数是 ytrue，第二个参数是 ypred。 - saunter

@saunter，我已经尝试了两种方法。但是我的机器上没有任何警告。如果不使用warnings.filterwarnings('ignore')，我会收到警告，但是使用该代码后，我就不会再收到任何警告了。 - Sreeram TP

很高兴听到它有所帮助。 - Sreeram TP

我遇到了和@saunter提到的相同问题。 - yash

它对我不起作用。 - Antonio Sesto

Answer 2

我在这里分享我的经验，因为一些用户似乎无法通过使用 warnings.filterwarnings('ignore') 解决方案来消除警告，如 @sreeram-tp 所建议。

如果您的情况是这样的，并且您正在使用并行作业（即 n_jobs 参数不等于 1）执行 GridSearchCV 或 RandomizedSearchCV，那么这是因为由 joblib 生成的作业没有继承当前作业中设置的相同警告过滤器。有关更多信息，请参阅 answer by @caseygrun。

在我的情况下，为了解决这个问题，我必须同时应用这两个解决方案：

# Removes warnings in the current job
warnings.filterwarnings("ignore")
# Removes warnings in the spawned jobs
os.environ['PYTHONWARNINGS']='ignore'

请注意，仅设置操作系统环境变量是不够的。两个命令都是必需的。

编辑：我知道问题的情况与f1_score指标有关，但不幸的是其他可能更合适的帖子已经关闭。由于我没有足够的积分来评论，所以我不得不在一个类似的问题下添加这个答案。

- CapraNorvegese