问题描述
我正在执行多类分类任务（其中有 4 个类）并使用 f1（加权）分数衡量性能。当我对模型的不同超参数进行 5 倍 gridsearchcv 超调时，我得到了一些缺少 f1（加权）分数的折叠。见下面的附件。
我不知道为什么我在 gridsearchcv 中使用 scikit-learn 的 f1（加权）分数得到这些缺失值？我能想到的一种影响缺失值出现的可能性是我的数据集非常小。训练集只有 86 行（所以 5 折中的每一个只有大约 86/5 = 17 行）。我在创建 5 折时使用了分层抽样（这样每个折对于每个类别都有相同的行数）。
如果小数据集可能是问题所在，我仍然无法理解小数据集如何导致 f1（加权）分数丢失。另请注意，其他折叠的非缺失分数非常低。
我能想到的另一个原因可能是硬件问题。我正在使用 Nvidia GPU Tesla V100。但我怀疑这就是问题所在。
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解决方法
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