前几个折叠的F1分数较低

这里给出一个示例代码，用于处理前几个折叠的F1分数较低的问题：

from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.metrics import f1_score

# 定义模型和数据
model = YourModel()
data = YourData()

# 定义折叠数和初始F1分数阈值
num_folds = 5
threshold = 0.8

# 定义保存每个折叠F1分数的列表
f1_scores = []

# 定义K折交叉验证
kf = KFold(n_splits=num_folds)

# 进行交叉验证
for train_index, test_index in kf.split(data):
    # 分割训练集和测试集
    train_data, test_data = data[train_index], data[test_index]
    
    # 训练模型
    model.fit(train_data)
    
    # 预测结果
    predictions = model.predict(test_data)
    
    # 计算F1分数
    f1 = f1_score(test_data, predictions)
    
    # 将F1分数添加到列表中
    f1_scores.append(f1)
    
    # 如果当前折叠的F1分数低于阈值，则重新训练模型
    if f1 < threshold:
        model = YourModel()

# 输出每个折叠的F1分数
print(f1_scores)

上述代码使用了KFold进行K折交叉验证，对数据进行分割，并在每个折叠上训练模型并计算F1分数。如果当前折叠的F1分数低于阈值，则重新训练模型。最后，输出每个折叠的F1分数列表。

你可以根据自己的具体需求，修改YourModel()和YourData()部分，替换为你自己的模型和数据。