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。