在k折交叉验证中，任何sklearn模块都可以返回负类的平均精度和召回率分数吗？

在k折交叉验证中，sklearn模块可以返回负类的平均精度和召回率分数。在sklearn中，可以使用cross_val_score函数进行k折交叉验证，并通过设置scoring参数来指定评估指标。对于二分类问题，可以使用scoring='accuracy'来计算平均精度，而对于召回率，可以使用scoring='recall'来计算负类的召回率。

需要注意的是，cross_val_score函数默认使用StratifiedKFold进行分层抽样，以保证每个折中的正负样本比例相似。此外，还可以通过设置cv参数来指定k的值，默认为5。

以下是一个示例代码：

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.metrics import make_scorer, recall_score

# 假设模型为clf
scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=5, scoring='accuracy')
recall_scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=5, scoring=make_scorer(recall_score, pos_label=0))

avg_accuracy = scores.mean()
avg_recall = recall_scores.mean()

print("平均精度：", avg_accuracy)
print("负类召回率：", avg_recall)

在这个例子中，clf代表训练好的分类器，X和y分别代表特征和标签。cross_val_score函数会返回每个折的评估指标，通过取平均值可以得到整体的平均精度和召回率。

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