对多类问题执行K折交叉验证，评分= 'f1 or Recall or Precision‘

K折交叉验证是一种常用的模型评估方法，用于评估机器学习模型的性能和泛化能力。它的原理是将训练集分成K个子集，然后将其中一个子集作为验证集，其余K-1个子集作为训练集。这个过程重复K次，每次都使用不同的子集作为验证集，最终得到K个模型的评估结果。常见的评估指标有'f1'、'Recall'和'Precision'。

• 'f1'是一个综合考虑Precision和Recall的指标，用于衡量分类器的准确性和召回率之间的平衡。它的取值范围是[0, 1]，值越大表示分类器性能越好。
• 'Recall'是指分类器正确识别出的正样本数量与实际正样本数量的比例，也称为召回率。它的取值范围是[0, 1]，值越大表示分类器能够更好地捕获正样本。
• 'Precision'是指分类器正确识别出的正样本数量与分类器预测为正样本的数量的比例，也称为精确率。它的取值范围是[0, 1]，值越大表示分类器对正样本的判断更加准确。

K折交叉验证的优势在于能够充分利用有限的数据集进行模型评估，通过多次重复验证减小了验证结果的随机性，可以更好地评估模型的性能和泛化能力。

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