我在sklearn中尝试k_fold交叉验证，并且对f1_score中的pos_label参数感到困惑。据我所知，如果类别不是二进制，pos_label参数与如何处理数据有关。但我对它的意义并没有很好的概念性理解 - 是否有人对概念层面的含义有很好的解释？
我已经阅读了文档，但他们并没有真正帮助。
答案 0 :(得分：4)
f1得分为harmonic mean of precision and recall。因此，您需要计算precision and recall来计算f1分数。这两项指标均参考“真阳性”（指定正面标签的正面实例），“误报”（指定正面标签的负面实例）等计算。
pos_label参数允许您指定哪个类应该被视为“正”，以便进行此计算。
更具体地说，想象一下你正在尝试建立一个分类器，在一个无趣的事件的大背景中发现一些罕见的事件。一般而言，您所关心的是如何识别这些罕见的结果;背景标签本质上并不有趣。在这种情况下，您可以将pos_label设置为您感兴趣的课程。如果您处于关注所有类结果的情况，f1_score可能不是合适的指标。