我正在sklearn中尝试k_fold交叉验证，但被f1_score中的pos_label参数弄糊涂了。我知道，如果类别不是二进制的，那么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理解——有人在概念层面上对它的含义有很好的解释吗？
我看过这些文件，但它们并没有真正的帮助。
f1分数是精确度和召回率的调和平均值。因此，您需要计算精度和回忆来计算f1分数。这两种衡量标准都是根据"真阳性"（阳性实例被赋予阳性标签）、"假阳性"（阴性实例被赋予正标签）等进行计算的。
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"。
更具体地说，假设您正试图构建一个分类器，在无趣事件的大背景中发现一些罕见事件。一般来说，你所关心的只是你能在多大程度上识别出这些罕见的结果；背景标签在其他方面本质上不感兴趣。在这种情况下，您可以将pos_label设置为您感兴趣的类。如果您关心所有类的结果，那么f1_score可能不是合适的度量。