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F1score计算公式

时间: 2025-01-04 20:32:38 AIGC 浏览: 355

### F1分数的计算公式 F1分数是精确率(Precision)和召回率(Recall)的调和平均数，用于衡量分类模型的表现。其取值范围是从0到1，其中1代表最佳性能[^3]。 #### 计算公式对于二元分类问题，F1分数通过下述公式得出： \[ F1 = 2 \times \frac{\text{Precision} \times \text{Recall}}{\text{Precision} + \text{Recall}} \] 这里， - Precision (P) 表示预测为正类别的实例中有多少是真的正类别； - Recall (R)，也称为灵敏度或真正率(TPR)，指的是实际为正类别的实例中有多少被正确识别出来。当面对不平衡的数据集时，此评分尤其有用，因为它考虑到了误报(false positives)和漏报(false negatives)[^4]。为了更直观理解如何应用该公式，在给定具体数值的情况下可以如下操作: 假设某模型在测试集中有以下表现： - 正确预测阳性案例数量(True Positives, TP): 89 - 错误预测阴性案例数量(False Negatives, FN): 21 - 错误预测阳性案例数量(False Positives, FP): 11 那么， ```python TP = 89 FP = 11 FN = 21 precision = TP / (TP + FP) recall = TP / (TP + FN) f1_score = 2 * ((precision * recall) / (precision + recall)) print(f"F1 Score: {f1_score:.2f}") ``` 上述代码会输出相应的F1得分，这有助于评估所构建模型的有效性[^5]。

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