精度和F分数定义不明确，在没有预测样本的标签中设置为0.0。‘'precision'，'predicted'，average，warn_for)

精度（Precision）和F分数（F-score）是在机器学习和信息检索领域中常用的评估指标。

1. 精度（Precision）是指在所有被分类为正例的样本中，真正例的比例。它衡量了分类器在预测为正例时的准确性。精度的计算公式为：真正例数 / (真正例数 + 假正例数)。精度的取值范围为0到1，越接近1表示分类器的预测结果越准确。
2. F分数（F-score）是综合考虑了精度和召回率（Recall）的评估指标。F分数是精度和召回率的加权调和平均值，用于综合评估分类器的性能。F分数的计算公式为：2 * (精度 * 召回率) / (精度 + 召回率)。F分数的取值范围为0到1，越接近1表示分类器的性能越好。

在没有预测样本的标签中设置为0.0是指当没有样本被预测为正例时，将精度和F分数的值设为0.0。这是一种处理未预测到正例的情况的方式，可以避免因为没有预测到正例而导致精度和F分数的值过高。

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