f1_score 中的 pos_label 到底是什么意思？

Question

我正在 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。我知道 pos_label 参数与如果类别不是二进制的情况下如何处理数据有关。但我对它的重要性并没有很好的概念性理解 - 有没有人对它在概念层面上的含义有很好的解释？

我已经阅读了文档，但它们并没有真正的帮助。

Answer 1

f1 分数是precision 和recall的调和平均值。因此，您需要计算精度和召回率来计算 f1 分数。这两个度量都是参考“真阳性”（阳性实例分配了一个阳性标签）、“假阳性”（阴性实例分配了一个阳性标签）等来计算的。

该pos_label参数允许您指定为了进行此计算而应将哪个类视为“正”类。

更具体地说，假设您正在尝试构建一个分类器，以在大量无趣事件的背景中发现一些罕见事件。一般而言，您关心的是如何识别这些罕见的结果；背景标签本身并不有趣。在这种情况下，您将pos_label成为您感兴趣的班级。如果您处于关心所有课程结果的情况，f1_score这可能不是合适的指标。