recall = recall_score(y_true, y_pred, labels=[1,2], average='micro')

### 回答1：
这是一个关于机器学习的问题，我可以回答。recall 是指召回率，y_true 是真实标签，y_pred 是预测标签，labels 是指定的标签，average 是指定的平均方式。在这个例子中，计算的是标签为 1 和 2 的召回率，使用的是 micro 平均。

### 回答2：
recall是一个用于评估分类模型性能的指标之一。该指标计算了预测为正例的样本中真实为正例的样本所占的比例。

这个求recall的公式中使用了三个参数：y_true，y_pred和labels。

y_true是一个包含了真实标签的一维数组或列表。它代表了分类模型的真实标签。数组中的每个元素都是一个样本的真实标签。

y_pred也是一个一维数组或列表，包含了分类模型的预测标签。它代表了模型对每个样本的预测结果。

labels是一个列表，指定了要计算recall的标签类别。在这个例子中，我们只计算类别1和2的recall。

average参数指定了如果我们有多个标签类别，如何计算recall的平均值。在这个例子中，我们使用'micro'作为average的取值。这意味着我们将计算所有类别的平均recall，而不区分每个类别的重要程度。

最后，我们可以通过使用recall_score函数来计算recall。它会返回一个标量值，表示所有类别的平均recall。这个值越接近1，说明模型的分类性能越好。

相关问题

分析这些代码，并且解释每个函数的作用：scores_XGB = [] scores_XGB.append(precision_score(val_y, y_pred)) scores_XGB.append(recall_score(val_y, y_pred)) confusion_matrix_XGB = confusion_matrix(val_y,y_pred) f1_score_XGB = f1_score(val_y, y_pred,labels=None, pos_label=0, average="binary", sample_weight=None) predictions_xgb = model_XGB.predict_proba(val_X) # 每一类的概率 FPR_xgb, recall_xgb, thresholds = roc_curve(val_y,predictions_xgb[:,1], pos_label=1) area_xgb = auc(FPR_xgb,recall_xgb)

这些代码涉及机器学习中对XGBoost模型的评估和预测。

1. `scores_XGB = []`：创建一个空列表用于存储XGBoost模型的评估指标得分。

2. `scores_XGB.append(precision_score(val_y, y_pred))`：在`scores_XGB`列表中添加精确度指标得分，使用真实标签`val_y`和预测标签`y_pred`。

3. `scores_XGB.append(recall_score(val_y, y_pred))`：在`scores_XGB`列表中添加召回率指标得分，使用真实标签`val_y`和预测标签`y_pred`。

4. `confusion_matrix_XGB = confusion_matrix(val_y,y_pred)`：计算混淆矩阵并将其赋值给`confusion_matrix_XGB`变量，使用真实标签`val_y`和预测标签`y_pred`。

5. `f1_score_XGB = f1_score(val_y, y_pred,labels=None, pos_label=0, average="binary", sample_weight=None)`：计算F1得分并将其分配给`f1_score_XGB`变量，使用真实标签`val_y`和预测标签`y_pred`，具有二元分类问题的二进制平均，F1度量在精确率和召回率之间进行平衡。

6. `predictions_xgb = model_XGB.predict_proba(val_X)`：使用XGBoost分类器对新数据做出预测，并将其分配给`predictions_xgb`变量，这里使用的是`predict_proba`而不是`predict`，是因为我们需要得出概率而不是类别标签。

sklearn.metrics的recall_score是怎么实现的

sklearn.metrics的recall_score是通过计算真阳性（TP）和假阴性（FN）来计算的。具体地，recall_score被定义为：

Recall = TP / (TP + FN)

其中，TP是真阳性的数量，FN是假阴性的数量。

recall_score函数的实现方式如下：

def recall_score(y_true, y_pred, labels=None, pos_label=1, average='binary', sample_weight=None, zero_division='warn'):
    # 参数说明：
    # y_true：真实标签，可以是二进制标签、多分类标签或多标签标签。
    # y_pred：预测标签，与y_true具有相同的结构。
    # labels：要评估的标签的列表，如果为None，则评估所有标签。
    # pos_label：二进制分类问题中的正类标签。
    # average：多类/多标签数据的评估方法，可选值为：'micro', 'macro', 'samples', 'weighted'或None。
    # sample_weight：样本权重。
    # zero_division：当分母为零时的行为，可选值为："warn", 0或1，默认为"warn"。

    # 将二进制标签转换为多类标签
    y_type, y_true, y_pred = _check_targets(y_true, y_pred)

    # 获取要评估的标签列表
    labels = _get_multiclass_labels(y_true, y_pred, labels)

    # 计算每个标签的recall值
    return _average_binary_score(_binary_recall_score, y_true, y_pred, labels=labels, pos_label=pos_label,
                                 average=average, sample_weight=sample_weight,
                                 zero_division=zero_division)

其中，_average_binary_score和_binary_recall_score是辅助函数，用于计算二进制分类和多类分类问题的recall值。具体实现方式如下：

def _average_binary_score(binary_metric, y_true, y_pred, pos_label=1, sample_weight=None, **kwargs):
    # 计算二进制分类问题的recall值
    if len(np.unique(y_true)) == 1:
        return 0.0
    return binary_metric(y_true, y_pred, pos_label=pos_label, sample_weight=sample_weight)

def _binary_recall_score(y_true, y_pred, pos_label=1, sample_weight=None):
    tp = np.sum((y_true == pos_label) & (y_pred == pos_label), axis=0)
    fn = np.sum((y_true == pos_label) & (y_pred != pos_label), axis=0)
    recall = tp / (tp + fn)
    if np.any(np.isnan(recall)):
        warnings.warn('Recall is ill-defined and being set to 0.0 due to no true samples.')
        recall = np.nan_to_num(recall)
    return recall

在二分类问题中，_binary_recall_score函数计算真阳性和假阴性的数量，并使用上述公式计算recall值。在多类分类问题中，_average_binary_score函数将多类问题转换为多个二分类问题，并计算每个问题的recall值。最终，recall_score函数根据average参数返回所有标签的平均recall值或返回每个标签的recall值。