python 对多分类logistic回归结果，利用十折交叉验证分别计算 accuracy、 auc、 recall、 precision 以及 F1-score 等参数

对于多分类logistic回归结果，我们可以使用sklearn库中的相关函数来计算这些参数。具体步骤如下：

1. 导入必要的库和数据

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import cross_val_score, cross_val_predict
from sklearn.metrics import accuracy_score, roc_auc_score, recall_score, precision_score, f1_score
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载数据
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

2. 创建模型并进行十折交叉验证

# 创建模型
clf = LogisticRegression(multi_class='auto', solver='lbfgs', max_iter=5000)

# 进行十折交叉验证
scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=10)
y_pred = cross_val_predict(clf, X, y, cv=10)

3. 计算各个参数

# 计算accuracy
accuracy = accuracy_score(y, y_pred)

# 计算auc
auc = roc_auc_score(y, y_pred, multi_class='ovo', average='weighted')

# 计算recall
recall = recall_score(y, y_pred, average='weighted')

# 计算precision
precision = precision_score(y, y_pred, average='weighted')

# 计算F1-score
f1 = f1_score(y, y_pred, average='weighted')

其中，multi_class参数指定了多分类问题的处理方式，solver参数指定了优化器的选择，max_iter参数指定了最大迭代次数。cross_val_score函数可以得到十折交叉验证的得分，cross_val_predict函数可以得到每个样本的预测结果。通过调用相关函数，即可计算出accuracy、auc、recall、precision以及F1-score等参数。