问题描述
我正在数据集上应用机器学习 sklearn 模型，特别是 XGBClassifier。然而，这个数据集错误地用 0 标记了正类，用 1 标记了负类。
我的问题是，我们应该在训练期间告诉模型哪个班级有哪个标签？或者我们只是在计算错误指标（准确度、精确度、召回率等）时指定它？
示例：
precision_score(y_true,y_pred,pos_label=0)
解决方法
model = XGBClassifier()
model.fit(X_train,y_train)
model.fit 是训练，y_train 是数据训练的类别或标签或目标。
