什么是准确率、召回率、F1值

准确率（Precision）是指模型预测为正样本中实际为正样本的比例，即：

$$ Precision = \frac{TP}{TP+FP}$$

其中，$TP$表示真正例（模型正确预测为正例的样本数），$FP$表示假正例（模型错误地将负例预测为正例的样本数）。

召回率（Recall）是指实际为正样本中被模型正确预测为正样本的比例，即：

$$ Recall = \frac{TP}{TP+FN}$$

其中，$TP$表示真正例，$FN$表示假反例（模型错误地将正例预测为负例的样本数）。

F1值是准确率和召回率的调和平均数，即：

$$ F1 = 2 \times \frac{Precision \times Recall}{Precision + Recall} $$

F1值综合考虑了准确率和召回率，因此常被用作二分类问题的衡量指标。