Sklearn-crfsuite Предупреждение условных случайных полей и флаг all_possible_transitions

Question

Я играю с этим примером пометки POS от https://github.com/abcdw/crf-pos-tagger/blob/master/CRF.ipynb

я добавил all_possible_transitions и я пытаюсь проверить, как изменяется выходной сигнал, если я установил его в true или false. Предположительно, когда установлено значение True, это позволяет изучать невозможные переходы и назначать им большой отрицательный вес. Напротив, если установлено значение False, это должно дать 0 весов для невидимых переходов.

crf = sklearn_crfsuite.CRF(
algorithm='lbfgs',
c1=0.1,
c2=0.1,
max_iterations=20,
all_possible_transitions=True,)

когда установлено значение false, к сожалению, я все еще вижу 0 результатов, как показано на рисунке ниже:

Более того, когда я пытаюсь получить оценку f1, я получаю предупреждение:

labels = list(crf.classes_)
metrics.flat_f1_score(y_test, y_pred,
                      average='weighted', labels=labels)

UndefinedMetricWarning: F-score is ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples.
  'precision', 'predicted', average, warn_for)

Что означает это предупреждение, пожалуйста?