我正在尝试使用sklearn中的k_fold交叉验证,但是在f1_score中的pos_label参数让我感到困惑。我知道,如果类别不是二进制的话,pos_label参数与如何处理数据有关。但是我并没有很好地理解它的重要性 - 有人能够对其在概念层面上做出解释吗?
我已经阅读了文档,但它们并没有真正帮助我理解。
我已经阅读了文档,但它们并没有真正帮助我理解。
f1分数是精确率和召回率的调和平均数。因此,您需要计算精确率和召回率来计算f1分数。这两个度量都是参考“真正例”(分配了正标签的正实例),“假正例”(分配了正标签的负实例)等计算的。
pos_label
参数允许您指定哪个类应被视为此计算的“正面”类。
更具体地说,想象一下,您正在尝试构建一个分类器,在大量不感兴趣事件的背景中查找一些罕见事件。通常,您只关心如何识别这些罕见结果;背景标签在本质上并不有趣。在这种情况下,您将设置pos_label
为您感兴趣的类。如果您处于关心所有类的结果的情况下,f1_score
可能不是适当的度量标准。