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python - 如何告诉 scikit-learn 给出了哪个标签的 F-1/precision/recall 分数(在二进制分类中)？

转载作者：太空狗更新时间：2023-10-30 02:43:13

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如 this article 中所述，对于计算 F-1 分数(即计算召回率和精度)而言，这些计算是基于正类还是负类很重要。例如，如果我有一个偏斜数据集，其中 1% 的标签属于 A 类标签，99% 的标签属于 B 类标签，并且我只是将 A 分配为阳性类别并将所有测试项目分类为阳性，那么我的 F-1 分数会非常好。我如何告诉 scikit-learn 哪个类别是二元分类中的正类别？ (如果有帮助，我可以提供代码。)

最佳答案

对于二元分类，sklearn.metrics.f1_score 默认假设 1 是正类，0 是负类。如果您使用这些约定(0 用于类别 B，1 用于类别 A)，它应该会为您提供所需的行为。可以通过将 pos_label 关键字参数传递给 f1_score 函数来覆盖此行为。

参见:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.f1_score.html

关于python - 如何告诉 scikit-learn 给出了哪个标签的 F-1/precision/recall 分数(在二进制分类中)？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/34279434/

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