我有一个三类分类问题。
我的预测标签包含所有三个类别。
然而，我的目标标签中只有其中的两个类别。
例如：

predicted = [1,1,2,3,2,1]target = [1,1,2,2,2,1]

在这种情况下，我应该如何计算F1分数？
我目前使用sklearn的f1_score函数，并采用macro平均法。
但这导致在上述情况下的F1分数值较低。

回答：

f1_score提供了一个名为labels的参数，允许你在average != 'binary'的情况下定义一组要包含的标签。

例如，如果你只对分类器在类别1和2上的表现感兴趣，你可以这样做：

from sklearn.metrics import f1_scorepredicted = [1, 1, 2, 3, 2, 1]target = [1, 1, 2, 2, 2, 1]print(f1_score(target, predicted, average='macro', labels=[1, 2]))# 0.9