我创建了一个多类分类模型。一切顺利，验证准确率达到了84%，但当我打印分类报告时，我得到了这个警告：
UndefinedMetricWarning: 在没有预测样本的标签中，精确度和F分数未定义并被设置为0.0。使用`zero_division`参数来控制这种行为。 _warn_prf(average, modifier, msg_start, len(result))分类报告：
精确度 召回率 F1分数 支持量 0 0.84 1.00 0.91 51890 1 0.67 0.04 0.08 8706 2 0.00 0.00 0.00 1605 准确率 0.84 62201 宏平均 0.50 0.35 0.33 62201加权平均 0.79 0.84 0.77 62201源代码 –
import pandas as pddf=pd.read_csv('Crop_Agriculture_Data_2.csv')df=df.drop('ID',axis=1)dummies=pd.get_dummies(df[['Crop_Type', 'Soil_Type', 'Pesticide_Use_Category', 'Season']],drop_first=True)df=df.drop(['Crop_Type', 'Soil_Type', 'Pesticide_Use_Category', 'Season'],axis=1)df=pd.concat([df,dummies],axis=1)df['Crop_Damage']=df['Crop_Damage'].map({'Minimal Damage':0,'Partial Damage':1,'Significant Damage':2})x=df.drop('Crop_Damage',axis=1).valuesy=df.Crop_Damage.valuesfrom sklearn.model_selection import train_test_splitx_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,train_size=0.3,random_state=101)from sklearn.preprocessing import MinMaxScalermms=MinMaxScaler()x_train=mms.fit_transform(x_train)x_test=mms.transform(x_test)from tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import Dense,Dropout,Flattenmodel=Sequential()model.add(Flatten())model.add(Dense(10,activation='relu'))model.add(Dropout(0.3))model.add(Dense(6,activation='relu'))model.add(Dropout(0.3))model.add(Dense(3,activation='softmax'))model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['accuracy'])model.fit(x_train,y_train,validation_data=(x_test,y_test),epochs=13)import numpy as nppred=np.argmax(model.predict(x_test),axis=-1)from sklearn.metrics import classification_reportprint(classification_report(y_test,pred))我认为这可能是因为大部分数据都属于一个类别，但我并不确定。有什么我可以做来解决这个问题吗？
回答：
你不应该忽略这个警告，因为它表示你的第2类在预测中没有出现，因为训练集中没有这类样本。
你面临的是一个不平衡的分类问题，第2类的样本数量非常少，并且只出现在测试数据中。
我建议你做两件事
StratifiedKFold 这样在你分割训练和测试数据时，会考虑到所有类别
过采样 你可能需要通过随机重采样训练数据集来复制少数类别的样本，以调整你的数据
