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zero_division , default=”warn” Returns : f1_score float or array of float, shape = [n_unique_labels] Compute the Jaccard similarity coefficient score. >>> # binary classification >>> y_true_empty = [ 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 ] >>> y_pred_empty = [ 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 ] >>> f1_score ( y_true_empty , y_pred_empty ) 0.0. >>> f1_score ( y_true_empty , y_pred_empty , zero_division = 1.0 ) 1.0. >>> f1_score ( y_true_empty , y_pred_empty , zero_division = np . nan ) nan. Compute precision, recall, F-measure and support for each class. The F-beta score weights recall more than precision by a factor of beta . beta == 1.0 means recall and precision are equally important. Parameters : y_true 1d array-like, or label indicator array / sparse matrix. Pet nacional aposta.Sans licence, aucun bookmaker ne peut être qualifié de bon.
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