Sklearn fbeta_score默认平均值参数不适用于多类目标变量

Sklearn是一个Python机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具。fbeta_score是Sklearn库中用于计算F-beta得分的函数，用于评估分类模型的性能。

默认情况下，Sklearn的fbeta_score函数使用"binary"作为平均值参数，适用于二分类问题。对于多类目标变量，需要使用其他的平均值参数。

在Sklearn中，fbeta_score函数的平均值参数可以设置为以下几种取值：

"binary"：适用于二分类问题，计算每个类别的F-beta得分，并返回加权平均值。
"micro"：计算所有类别的真阳性、假阳性和假阴性的总和，并计算F-beta得分。
"macro"：计算每个类别的F-beta得分，并返回未加权的平均值。
"weighted"：计算每个类别的F-beta得分，并返回加权平均值，其中权重是每个类别的支持数。
"samples"：计算每个样本的F-beta得分，并返回样本的平均值。

对于多类目标变量，通常建议使用"macro"或"weighted"作为平均值参数。"macro"平均值参数计算每个类别的F-beta得分的平均值，不考虑类别的不平衡性。"weighted"平均值参数计算每个类别的F-beta得分的加权平均值，考虑了类别的不平衡性。

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