在sklearn中有一个评估指标，称为F1分数（也存在F-beta分数）。

我知道如何使用它，但不太理解它的含义。

当F1分数大或小时，它表示什么？

如果我们不考虑公式，从F分数的值中应该理解什么？

回答：

F分数是一个简单的公式，用于综合精确率和召回率的得分。假设你想为一个二分类任务（正类或负类）预测标签。你有四种类型的预测：

• 真阳性：正确地标记为正类。
• 真阴性：正确地标记为负类。
• 假阳性：错误地标记为正类。
• 假阴性：错误地标记为负类。

精确率是所有正类预测中真阳性的比例。精确率为1意味着没有假阳性，这是好的，因为你永远不会错误地认为一个元素是正类而实际上它不是。

召回率是所有实际正类元素中真阳性的比例。召回率为1意味着没有假阴性，这是好的，因为你永远不会错误地认为一个元素属于相反的类别，而它实际上属于你的类别。

如果你想知道你的预测是否准确，你需要这两个指标。你可以有1的精确率（所以当你说它是正类时，它实际上是正类），但召回率可能非常低（你预测了3个正确的正类，但漏掉了15个其他的）。或者你可以有好的召回率但差的精确率。

这就是为什么你可能会检查F1分数，但也可以检查其他类型的F分数。如果这两个值中的一个显著下降，F分数也会下降。但请注意，在许多问题中，我们更倾向于给精确率或召回率更多的权重（在网络安全中，错误地阻止一些好的请求比放过一些坏请求要好）。