F1分数（F1-Score）_f1score

F1分数（F1-Score）是一个用于二分类问题的评估指标，它综合考虑了精确率（Precision）和召回率（Recall）。F1分数是一个单一的数值，用于衡量分类器的性能，特别是在类别不平衡的情况下。

F1分数的计算方式如下：

1. 精确率（Precision）是指分类器正确预测为正例的样本数量（True Positives，TP）与所有被分类为正例的样本数量（True Positives + False Positives，TP + FP）的比值。精确率表示在所有分类为正例的样本中，有多少是真正的正例。

   精确率 = TP / (TP + FP)

2. 召回率（Recall）是指分类器正确预测为正例的样本数量（True Positives，TP）与所有实际正例的样本数量（True Positives + False Negatives，TP + FN）的比值。召回率表示有多少真正的正例被成功预测出来了。

   召回率 = TP / (TP + FN)

3. F1分数是精确率和召回率的调和平均值，用于综合考虑分类器的性能。它的计算公式如下：

   F1分数 = 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率)

F1分数的取值范围在0到1之间，其中1表示完美的分类器，0表示最差的分类器。F1分数在处理不平衡类别的情况下特别有用，因为它考虑了假正例和假负例，而不仅仅是准确性。在某些情况下，精确率和召回率之间存在权衡，F1分数帮助找到了一个平衡点，使得分类器在精确率和召回率之间取得良好的性能。