大家好，我是Python和AI的新手，最近在尝试解释我的f1_scores时发现，如果我根据混淆矩阵使用F1 = 2TP / (2TP + FP + FN)手动计算我的f1分数，与sklearn.metrics返回的结果不同。

这是我的代码

dataset = pd.read_csv('diabetes-data.csv')zero_not_accepted = ['Glucose', 'BloodPressure', 'SkinThickness', 'BMI', 'Insulin']for column in zero_not_accepted:    dataset[column] = dataset[column].replace(0, np.NaN)    mean = int(dataset[column].mean(skipna=True))    dataset[column] = dataset[column].replace(np.NaN, mean)    X = dataset.iloc[:, 0:8]y = dataset.iloc[:, 8]X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0, test_size=0.2)print(X_test)sc_X = StandardScaler()X_train = sc_X.fit_transform(X_train)X_test = sc_X.transform(X_test)classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=11, p=2, metric="euclidean")import mathmath.sqrt(len(y_test))classifier.fit(X_train, y_train)y_pred = classifier.predict(X_test)cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)

我的最终混淆矩阵是[[94 13][15 32]]

这里开始变得 confusing，如果我手动计算F1分数，得到的是0.8704。然而，在Python中使用f1_score(y_test, y_pred)返回的结果是0.6956。请问有人能解释一下问题出在哪里吗？

附加信息：我尝试打印classification_report(y_test, y_pred)，这是输出结果：

分类报告：

               精确度    召回率  f1分数   样本数           0       0.86      0.88      0.87       107           1       0.71      0.68      0.70        47    准确率                           0.82       154   宏平均       0.79      0.78      0.78       154加权平均       0.82      0.82      0.82       154

回答：

Scikit的混淆矩阵中的数字顺序与您在书本/讲义中期望的顺序不同。

在scikit learn中，矩阵中数字的顺序是：

TN FNFP TP所以 F1 = 2TP / (2TP + FP + FN) F1 = 2*32 / (2*32 + 15 + 13)F1 = 0.6956

这是正确的答案。

您计算时假设矩阵数字的顺序是：

TP FPFN TNF1 = 2*94 / 2*94+13+15F1 = 0.8703

这是错误的，因为scikit的矩阵数字顺序并非如此。