F1分数（F1-score）

F1分数（F1-score）是一种用于评估二元分类模型性能的指标，它是模型的精确率和召回率的加权平均数。具体来说，F1分数可以计算为2 x (precision x recall) / (precision + recall)，其中precision指的是模型正确预测为正例的样本数占所有预测为正例的样本数的比例，recall指的是模型正确预测为正例的样本数占所有实际正例样本数的比例。F1分数的取值范围在0到1之间，值越接近1说明模型的性能越好。