python - 精确分数警告导致分数 = 0 sklearn

Question

我在 sklearn 中使用precision_score 来评估异常值检测算法的结果。我只训练了一节课，并预测了看不见的数据。所以一个类的标签一直都是0。

我发现了以下内容：

有两列，真相和预测。（我使用标签编码器来美化数字，在Local Outlier Factor中，它为内点输出1，为异常值输出-1，我使用标签编码器将它们编码为0和1，事实相同）

但是，算法返回我的准确率是 1，但精度是 0。可以清楚地看到预测与事实完全匹配。我希望这两个参数都得到 1 分。它带有以下警告：

我应该做什么或我应该阅读的任何链接以缓解此问题。

标签： pythonmachine-learningscikit-learnprecision-recall

Answer 1

该文档解释说，只有两个类，它将其视为二进制问题。精度是关于真正的肯定（当答案为 1 时猜测 1）。你没有任何——只有真正的否定（当答案为 0 时猜测为 0）。

如果您对该结果真的不满意，可以使用 zero_division 参数：

precision_score(truth, predicted, zero_division=1)

这样，您将获得所需的 1。