f1-measure

F1值是一种用来评估分类模型性能的指标，它综合了模型的精确度（Precision）和召回率（Recall）。精确度是指模型预测为正类的样本中，实际上是正类的比例；召回率是指模型识别出的正类样本占所有实际正类样本的比例。

F1值是精确度和召回率的调和平均。为了综合考虑模型分类结果的准确性和全面性，F1值可以提供一个综合评价。当模型的精确度和召回率都很高时，F1值也会很高，说明模型的性能较好；而当模型的精确度和召回率出现较大差异时，F1值会相对较低，表明模型的性能可能有待改进。

F1值的计算公式为F1 = 2 * (精确度 * 召回率) / (精确度 + 召回率)。此公式将精确度和召回率平等地考虑了进去，并且由于是调和平均，F1值对两者都有较高的要求。

在实际应用中，F1值常常用于评估二分类问题，特别是在不同类别样本不平衡的情况下。例如，在医疗诊断中，对于某种罕见疾病，负类样本数量大大多于正类样本数量，此时精确度较高但召回率较低的模型可能无法发现少数病例，而召回率较高但精确度较低的模型则可能导致大量误诊的情况。因此，F1值帮助我们综合考虑了两者的权衡，找到一个平衡点。