sklearn.metrics中的f1-score是什么，它如何衡量分类模型的性能？

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目录 + 1 + f1_score，average (binary, macro, micro, weighted micro)：通过计算总真阳性、假阳性和假阴性来全局计算指标。macro：计算每个标签的指标，并找到它们的未加权平均值。代码展示：1 + f1_score“

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• 1 f1_score，average='binary', 'macro', 'micro', 'weighted'
• 'micro':通过计算总真阳性、假阴性和假阳性来全局计算指标。
• 'macro':计算每个标签的指标，并找到它们的未加权平均值。
• 代码展示：

1 f1_score，average='binary', 'macro', 'micro', 'weighted'

F1得分可以解释为精确度和召回率的调和平均值，其中F1得分达到其最佳值为1，最差得分为0。精确度和召回率对F1得分的相对贡献相等。F1得分的公式为:

在多类别和多标签的情况下，这是每个类别的F1得分的平均值，其权重取决于平均参数。