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In einer Funktion von rasa_nlu rufen sie GridSearchCV.fit()  mit clf.fit () auf. Es gibt einige Warnungen. Ich möchte sie fangen und modifizieren, um zu wissen, was sie auslöst:

    Fitting 2 folds for each of 6 candidates, totalling 12 fits
    /home/mike/Programming/Rasa/myflaskapp/rasaenv/lib/python3.5/site-packages/sklearn/metrics/classification.py:1135: UndefinedMetricWarning: F-score is ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples.
      'precision', 'predicted', average, warn_for)
    /home/mike/Programming/Rasa/myflaskapp/rasaenv/lib/python3.5/site-packages/sklearn/metrics/classification.py:1135: UndefinedMetricWarning: F-score is ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples.
      'precision', 'predicted', average, warn_for)
    /home/mike/Programming/Rasa/myflaskapp/rasaenv/lib/python3.5/site-packages/sklearn/metrics/classification.py:1135: UndefinedMetricWarning: F-score is ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples.
      'precision', 'predicted', average, warn_for)
    /home/mike/Programming/Rasa/myflaskapp/rasaenv/lib/python3.5/site-packages/sklearn/metrics/classification.py:1135: UndefinedMetricWarning: F-score is ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples.
      'precision', 'predicted', average, warn_for)
    /home/mike/Programming/Rasa/myflaskapp/rasaenv/lib/python3.5/site-packages/sklearn/metrics/classification.py:1135: UndefinedMetricWarning: F-score is ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples.
      'precision', 'predicted', average, warn_for)
    /home/mike/Programming/Rasa/myflaskapp/rasaenv/lib/python3.5/site-packages/sklearn/metrics/classification.py:1135: UndefinedMetricWarning: F-score is ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples.
      'precision', 'predicted', average, warn_for)
    [Parallel(n_jobs=1)]: Done  12 out of  12 | elapsed:    0.1s finished


Hier ist, wie GridSearchCV aufgebaut ist:

cv_splits = self._num_cv_splits(y) #Als ich es ausgedruckt habe gab es mir "2", ich wurde etwas mehr mit den Labels in Verbindung gebracht
    GridSearchCV(SVC(C=1,

                    probability=True,
                    class_weight='balanced'),
                param_grid=tuned_parameters,
                n_jobs=num_threads,
                cv=cv_splits,
                scoring='f1_weighted',
                verbose=1)


Wo y sind die labels, die in Zahlen umgewandelt wurden

    y: [1 0 2 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
    3 3]

    labels: ['greet', 'goodbye', 'inform', 'greet', 'greet', 'greet', 'greet', 'greet', 'greet', 'goodbye', 'goodbye', 'goodbye', 'goodbye', 'goodbye', 'inform', 'inform', 'inform', 'inform', 'inform', 'inform', 'inform', 'inform', 'inform', 'inform', 'inform', 'inform', 'inform', 'inform', 'inform', 'inform', 'inform', 'inform', 'inform', 'inform', 'inform', 'inform', 'inform', 'laughing', 'laughing']


Idealerweise würde ich gerne greifen, welche davon die Warnungen ausgelöst hat. Ich weiß, dass dieser Link helfen kann. Ich habe es jedoch noch nicht geschafft, die Etiketten erscheinen zu lassen.


 
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Bis jetzt habe ich versucht, den Ursprung zu finden, ich habe immer noch keinen Weg gefunden, die Warnung zu erfassen:

fit_result = self.clf.fit (X, y)
y_pred = self.clf.predict (X)
print ("setze (y) -set (y_pred): \ n", setze (y) -set (y_pred))


Aber es gibt mir nur eine leere Menge set ()

Ist es auch notwendig, .predict (X) zu verwenden? Unterscheidet es sich von den Ergebnissen von clf.fit ()?

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