Точность и отзыв классификации быстрого текста отсутствует

Question

Я использую данные для классификации.Я не разбивал данные.Вот мой код:

classifier = fasttext.supervised('cooking.stackexchange.txt', 'model', 
label_prefix='__label__')
result = classifier.test('cooking.stackexchange.txt')
print('P@1: ', result.precision)
print('R@1: ', result.recall)

Результат: nan, nan

Почему это показывает?Что-то не так? (Я использую fasttext на windows10)

Answer 1

Если у вас установлена ​​последняя версия fasttext, попробуйте что-то вроде этого:

import fastText.FastText as fasttext

def print_results(N, p, r):
    print("N\t" + str(N))
    print("P@{}\t{:.3f}".format(1, p))
    print("R@{}\t{:.3f}".format(1, r))

classifier = fasttext.train_supervised('cooking.stackexchange.txt', epoch=5)
result = classifier.test('cooking.stackexchange.txt')
print_results(*result)

# =>
# Read 0M words
# Number of words:  16568
# Number of labels: 736
# Progress: 100.0% words/sec/thread:   58127 lr:  0.000000 loss:  9.808085 ETA:   0h 0m
# N 15404
# P@1   0.162
# R@1   0.070

Вот еще один пример из проекта fasttext github.