from sklearn.model_selection import cross_val_predict from sklearn.metrics import f1_score import time start = time.time() y_train_knn_pred = cross_val_predict(knn_clf, X_train, y_multilabel, cv=3) result = f1_score(y_multilabel, y_train_knn_pred, average="macro") print(result) end = time.time() print("一共花费时间为：", end-start)

这段代码使用了sklearn库中的cross_val_predict函数和f1_score函数，分别用来进行交叉验证和计算F1分数。其中，cross_val_predict函数将训练集数据X_train和多标签分类器knn_clf作为输入，通过3折交叉验证得到训练集的预测结果y_train_knn_pred。然后，f1_score函数将真实标签y_multilabel和训练集的预测结果y_train_knn_pred作为输入，计算多标签分类问题的F1分数，并将其保存在变量result中。最后，代码输出F1分数和运行时间。