ill-defined and being set to 0.0 in labels with no true samples

测试时计算精度遇到提醒如下。y_true中的某些标签未出现在y_pred中，永远不会预测标签。
不影响计算结果。
解决方法：增大测试时从DataLoader读取数据的batch_size。因为在一个batch_size的测试时没有读取到全部类别的数据，因此会进行提示。增大batch_size即可避免这个warning。

E:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\metrics\_classification.py:1221: UndefinedMetricWarning: Recall is ill-defined and being set to 0.0 in labels with no true samples. Use `zero_division` parameter to control this behavior._warn_prf(average, modifier, msg_start, len(result))
E:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\metrics\_classification.py:1221: UndefinedMetricWarning: Precision is ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples. Use `zero_division` parameter to control this behavior._warn_prf(average, modifier, msg_start, len(result))

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F-score is ill-defined and being set to 0.0 in labels with no true samples.
转自生肉地址:https://stackoverflow.com/questions/43162506/undefinedmetricwarning-f-score-is-ill-defined-a ...
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