为什么我手动计算时的f1_scores与通过sklearn.metrics输出的不同

手动计算的f1_scores与通过sklearn.metrics输出的不同可能有以下几个原因：

1. 数据处理不一致：手动计算f1_scores时，可能对数据进行了不同的处理或者使用了不同的数据集。确保使用相同的数据集进行计算，包括训练集和测试集。
2. 计算公式不一致：f1_scores的计算公式为2 * (precision * recall) / (precision + recall)，其中precision为精确率，recall为召回率。手动计算时，可能使用了不同的公式或者计算过程中存在错误。确保使用正确的计算公式进行计算。
3. 阈值设置不一致：f1_scores的计算通常需要设置一个阈值来判断分类结果。手动计算时，可能使用了不同的阈值或者没有设置阈值。确保使用相同的阈值进行计算。
4. 算法实现不一致：sklearn.metrics库中的f1_score函数可能使用了特定的算法实现，而手动计算时可能使用了不同的算法或者实现过程中存在错误。确保使用相同的算法实现进行计算。

为了解决这个问题，可以按照以下步骤进行操作：

1. 确保使用相同的数据集进行计算，包括训练集和测试集。
2. 确保使用正确的计算公式进行计算，即2 * (precision * recall) / (precision + recall)。
3. 设置相同的阈值来判断分类结果。
4. 参考sklearn.metrics库中的f1_score函数的实现，确保手动计算的过程与其一致。

最后，如果还存在差异，可以检查代码中是否存在其他错误或者调试过程中的问题。