f1_score中的average参数和zero_division参数分别都是指什么

average参数是指计算F1 score时采用的平均方法，可选值为'binary', 'micro', 'macro', 'weighted'和None。其中:

- 'binary'：仅适用于二元分类问题，返回的F1 score是正例（positive）的F1 score。
- 'micro'：在所有类别上计算总体的TP，FN和FP，然后计算F1 score。
- 'macro'：对每个类别单独计算F1 score，然后取平均值。
- 'weighted'：对每个类别单独计算F1 score，然后按照类别样本数的比例加权平均。
- None：对每个类别单独计算F1 score，但不做平均。

zero_division参数是指当某个类别的预测结果中没有真实样本时，F1 score的计算方式。可选值为0和1，默认为1。如果设为0，当某个类别没有真实样本时，F1 score将返回0。如果设为1，当某个类别没有真实样本时，F1 score将返回1。