Python scikit learn vis-à中的对数损失行为-vis numpy阵列

我尝试使用scikit learn中实现的log_loss来计算日志损失。首先我用

log_loss(y_test,y_pred_NN_2L_ReLu)

我收到了这个警告

/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/sklearn/metrics/_classification.py:2240: RuntimeWarning: divide by zero encountered in log loss = -(transformed_labels * np.log(y_pred)).sum(axis=1) /opt/conda/lib/python3.7/site-packages/sklearn/metrics/_classification.py:2240: RuntimeWarning: invalid value encountered in multiply loss = -(transformed_labels * np.log(y_pred)).sum(axis=1)

和一个nan值

现在，当我使用

log\u loss（y\u test，y\u pred\u NN\u 2L\u ReLu.astype（float））

我得到了一个真正的价值

有人能解释为什么日志丢失的表现不同吗？谢谢你的帮助