交叉验证并获得每个类别标签的精确度、召回率、F分数

交叉验证是一种常用的机器学习模型评估方法，用于评估模型的性能和泛化能力。它通过将数据集划分为训练集和测试集，并多次重复这个过程来进行评估。

在交叉验证过程中，数据集首先被分成K个大小相等的子集，其中K-1个子集被用作训练集，剩下的1个子集被用作测试集。然后，使用训练集训练模型，并在测试集上进行预测。这个过程会重复K次，每次都使用不同的子集作为测试集。最后，将每次测试的结果进行平均，得到模型的评估指标。

精确度（Precision）是指模型预测为正例的样本中，真正为正例的比例。召回率（Recall）是指真正为正例的样本中，被模型预测为正例的比例。F分数（F-score）是精确度和召回率的加权调和平均，用于综合评估模型的性能。

交叉验证可以帮助我们更准确地评估模型的性能，避免过拟合或欠拟合的问题。它可以用于各种机器学习任务，如分类、回归等。

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